Source: https://ailoot.ai/models/nb/qwen2-7b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nb/qwen2-7b-instruct/
Language: nb

# Qwen2 7B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/nb/qwen2-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nb/qwen2-7b-instruct/facts.json)

## [Qwen2 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/nb/qwen2-7b-instruct/)

Qwen2-7B-Instruct er en instruksjonstilpasset tekstmodell for flerspråklig dialog, koding, matematikk og resonnement. Produsenten dokumenterer kontekst opptil 131 072 tokener når langkontekstkonfigurasjonen er aktivert.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/qwen2-7b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/qwen2-7b-instruct/#method-1)

Om modellen

Denne beskrivelsen dekker modellens funksjoner. Tilgjengelige inndata, utdata og alternativer i Ailoot er oppført nedenfor for den valgte metoden.

Qwen2-7B-Instruct er den instruksjonstilpassede utgaven av Qwen2 i 7B-størrelse for samtaler og oppgaver uttrykt i naturlig språk. Det er en modell med tekstinndata og tekstutdata: Svaret kan være en forklaring, en oversettelse, et dokumentutkast eller programkode. Produsenten oppgir språkforståelse, generering, flerspråklig arbeid, koding, matematikk og resonnement som de viktigste bruksområdene.

Modelldetaljer

Qwen2 inkluderer separate basis- og instruksjonstilpassede utgivelser. Dette kortet gjelder Instruct-utgaven, ikke Qwen2-7B-basismodellen eller familiens mixture-of-experts-utgivelse. Produsentens modellinformasjonstabell oppgir 7,07 milliarder parametere for modellen i 7B-størrelse. Dekoder-Transformeren bruker SwiGLU, attention-QKV-bias og grouped-query attention, med en tokenizer utformet for naturlige språk og kode. Dette er arkitektur- og representasjonsvalg, ikke ytterligere inndatamodaliteter.

Utgivelseskunngjøringen beskriver trening i engelsk og kinesisk pluss 27 andre språk. Disse inkluderer russisk, tsjekkisk og polsk; tysk, fransk og spansk; arabisk, persisk og tyrkisk; japansk og koreansk; og flere språk i Sør- og Sørøst-Asia. En flerspråklig assistent kan derfor få en instruksjon og kildemateriale på ulike språk, men bør fortsatt angi språket, terminologien og målgruppen for den endelige leveransen.

Trening og Instruct-skillet

Etter forhåndstrening bruker produsenten veiledet finjustering og direkte preferanseoptimalisering. Den instruksjonstilpassede utgaven er ment å svare på en forespørsel i en samtale, mens basisutgaven har en annen rolle som språkmodellgrunnlag. Hold utgavenavnet tydelig når du velger en modell eller sammenligner hvordan instrukser virker. Å trene en modell til å følge instruksjoner og gi en presis instruksjon ved bruk er komplementære deler av denne arbeidsflyten.

Forberedelse av samtaleinndata

Modellkortets hurtigstart skiller en systeminstruksjon fra brukerens spørsmål og bruker den tilhørende samtalemalen før generering. For en oppgave på applikasjonsnivå er samme praktiske skille nyttig: Definer assistentens rolle og svarregler separat fra kildeutdraget eller koden den skal arbeide med. En tekstetikett skrevet i et dokument erstatter ikke korrekt formaterte samtaleroller i det omkringliggende grensesnittet.

En teknisk forklaringsoppgave kan gi en funksjon og ett inndataeksempel og deretter spørre hva hver gren gjør og hvilke betingelser som påvirker resultatet. En kodeoppgave kan angi aksepterte inndata, forventet returverdi og begrensninger på å endre eksisterende oppførsel. Be om implementasjonen etterfulgt av eksempler for et normalt tilfelle og et grensetilfelle. Dette er anvendelser av de dokumenterte språk- og kodefunksjonene; å generere kode er et tekstresultat, mens kjøring hører til applikasjonsmiljøet.

For flerspråklig redigering gir du det opprinnelige utdraget, målgruppen og en kort terminologiliste. Be om en revisjon som beholder opprinnelige navn og betingelser, og deretter en kort forklaring av endringene. Dette er mer spesifikt enn å be om å forbedre teksten: Det definerer hvilken mening som må bevares og hvilke brukbare utdata som skal returneres.

Behandling av lange tekster

Produsenten dokumenterer kontekststøtte opptil 131 072 tokener, men instruksjonene for lang kontekst er viktige. Inndata over 32 768 tokener krever den dokumenterte YaRN-utvidelseskonfigurasjonen. Det publiserte eksempelet bruker en skaleringsfaktor på 4,0 med en opprinnelig posisjonsinnstilling på 32 768. Produsenten påpeker at den statiske utvidelsesinnstillingen kan påvirke oppførselen på kortere tekst og anbefaler å aktivere den når langkontekstbehandling faktisk trengs.

Forbered en lang dokumentoppgave med et fokusert spørsmål, navngitte kildedeler og en tydelig utdatastruktur. Gi for eksempel flere deler av en teknisk spesifikasjon og be om kravene som er relevante for en bestemt endring, med kildedelen ved hvert funn. Et stort inndatavindu er nyttig for å beholde disse delene samlet; svaret kan fortsatt være en kompakt tabell i stedet for en gjenfortelling av hele dokumentet.

Viktige grenser

Tallet på 131 072 tokener angir støtte for utvidet kontekst, ikke tillatelse til å ignorere langkontekstkonfigurasjonen. Hurtigstarteksemplets 512 genererte tokener er en eksempelinnstilling, ikke en publisert maksimal utdatakapasitet. Denne Instruct-utgivelsen er en tekstmodell og skal ikke overta bilde- eller videofunksjoner fra Qwen-VL eller den spesialiserte verktøyintegrerte matematikktreningen til Qwen2.5-Math. Velg den navngitte utgaven og forbered teksten for den aktuelle forklaringen, koden eller dokumentet du trenger.

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2-7b-instruct`

[`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen2-7b-instruct`

### Start

Qwen2-7B-Instruct er en instruksjonstilpasset tekstmodell for flerspråklig dialog, koding, matematikk og resonnement. Produsenten dokumenterer kontekst opptil 131 072 tokener når langkontekstkonfigurasjonen er aktivert.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen2-7b-instruct | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Minste antall elementer: 1 | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser Avhenger av modellen | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravValgfritt | Verdier & grenser Gjelder når: Tekstsamtale | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`messages` | Avtalemeldingstabell med role/content-struktur |
| Parameter`file_material` | Avtalefaktisk UTF-8-dokument satt inn som bokstavelig tekst; ingen fil-ID utledes |
| Parameter`optional_controls` | Avtalestream |
| Parameter`control_scope` | AvtaleTekstsamtale; stream er en boolsk verdi med false som standard. |
| Parameter`output_modalities` | Avtaletext |
| Parameter`hosted_operations` | Avtalefalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Avtalenull |

Metodealiaser: `/chat/completions`

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 **$0.000286** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.00058** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```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":"qwen2-7b-instruct","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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="qwen2-7b-instruct", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```

### 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 |
| --- | --- |
| Felt`choices[].index` | Typeinteger |
| Felt`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Felt`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Felt`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Felt`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Felt`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | 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** [`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=chat)

#### Aliaser for metodestier

`/chat/completions`

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2-7b-instruct`

[`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen2-7b-instruct`

### Start

Qwen2-7B-Instruct er en instruksjonstilpasset tekstmodell for flerspråklig dialog, koding, matematikk og resonnement. Produsenten dokumenterer kontekst opptil 131 072 tokener når langkontekstkonfigurasjonen er aktivert.

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 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Felt`model` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser qwen2-7b-instruct | Standard— |
| Felt`messages` | Type`message[]` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`messages[].role` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser user, assistant | Standard— |
| Felt`messages[].content` | Type`string` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`max_tokens` | Type`integer` | KravPåkrevd | Verdier & grenser | Standard— |
| Felt`stream` | Type`boolean` | KravValgfritt | Verdier & grenser | Standardfalse |

Kombinasjoner av inngående materialer

**Tekst** · UTF-8-tekst

`messages[].content-streng`

Metodeparametere og livssyklus

| Parameter | Avtale |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Avtaleapplication/json |
| Parameter`required` | Avtalemodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Avtalestream |
| Parameter`material_types` | Avtaletext |
| Parameter`text_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 **$0.000286** / 1K tokener Utdata · Utgående tokener **$0.00058** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/reserve/)

### Eksempelforespørsler

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett, minimal JSON-kroppcurl · bruk UTF-8-dokumentet dittPython · lagre hele resultatet

```json
{
  "model": "qwen2-7b-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': 'qwen2-7b-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
```

```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': 'qwen2-7b-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))
```

### 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 |
| --- | --- |
| Felt`id` | Typestring |
| Felt`model` | Typestring |
| Felt`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Felt`stop_reason` | Typestring\|null |
| Felt`usage` | 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** [`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=messages)

#### Aliaser for metodestier

`/chat/completions`

#### Tilknyttede anroper-ID-er

[`qwen2-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nb/#m=qwen2-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2-7b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct

Hvilke inndata og resultater er tilgjengelige?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2-7b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2-7b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Hvilke felt bruker forespørselen?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2-7b-instruct`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen2-7b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Hvilke grenser gjelder?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2-7b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

Koble Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller egen applikasjon.

## Selskapet og dets prosjektportefølje

Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder.

## Kjøp tokener med rabatt.

Abonnementsrabatt for jevnlig bruk. Kampanjekoder gir opptil 50% på tokenkjøp.

Abonnement

Velg et rabattabonnement for faste forespørsler.

Kampanjekode opptil 50%

Oppgi kode ved kjøp. Prisen beregnes på nytt etter gjeldende kampanje.

Kostnader i historikken

Modell, tokener og beløp lagres for hver forespørsel.

[Velg abonnement](https://ailoot.ai/docs/nb/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/nb/)

## Koble API-et til produktet du selger.

SaaS, apper og boter etter Ailoots offentlige tilbud og lisensavtale. Be om forhandlerlisens for videresalg.

Kommersiell applikasjon

Bygg tekst-, bilde-, video- og lydgenerering inn i betalte funksjoner i tjenesten.

Forhandlerlisens

Send prosjektbeskrivelse og tilgangsopplegg. Be om skriftlige vilkår for bruk og videresalg.

Dokumenter på nettstedet

Offentlig tilbud, lisensavtale og retningslinjer for databehandling er tilgjengelige før tilkobling.

[Be om forhandlerlisens](mailto:support@ailoot.ai) · [Offentlig tilbud og lisensavtale](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nb)

## Ailoot · Selskapet og dets prosjektportefølje





Ailoot bygger på etablert driftserfaring, en stor kundebase, stabil tjeneste og løpende KPI-kontroll.





Selskapet og dets prosjektportefølje: millioner av kunder; månedlig salg for milliarder.





Ailoot bruker denne driftserfaringen til API-tilgang til AI-funksjoner i kundenes produkter, agenter, applikasjoner og automatiseringer.