Source: https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen-qwen2-vl-72b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen-qwen2-vl-72b-instruct/ Language: nl-be # Qwen2 VL 72B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen-qwen2-vl-72b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen-qwen2-vl-72b-instruct/facts.json) ## [Qwen2 VL 72B Instruct](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen-qwen2-vl-72b-instruct/) Qwen2-VL-72B-Instruct combineert tekst, afbeeldingen en video voor visuele vragen, documentlezen en meertalige tekst in beelden. De ontwikkelaar beschrijft videobegrip van meer dan 20 minuten, dynamische beeldresolutie en integraties voor visuele agents; het antwoord is tekst. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen-qwen2-vl-72b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen-qwen2-vl-72b-instruct/#method-1) Over het model Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode. Qwen2-VL-72B-Instruct is de op instructies afgestemde visueel-linguïstische 72B-editie die rond Qwen2 is gebouwd. Het model ontvangt tekst samen met afbeeldingen of video en genereert een tekstantwoord. De ontwikkelaar benadrukt het begrijpen van beelden met verschillende resoluties en beeldverhoudingen, het interpreteren van tekst in beelden, het redeneren over zichtbare relaties en het beantwoorden van vragen over video's die langer dan 20 minuten duren. Beeld- en videomogelijkheden Vraag bij een documentpagina de specifieke inhoud die u nodig hebt: een alinea, tabelrij, formule of de voorwaarden die bij een uitspraak horen. Houd de pagina leesbaar en geef aan of het resultaat de bewoording moet transcriberen, samenvatten of verklaren. Een nuttige documentuitvoer kan het oorspronkelijke onderdeellabel naast de geëxtraheerde inhoud behouden. Vraag bij een diagram hoe de gelabelde elementen met elkaar verbonden zijn en benoem de relatie die uitleg behoeft. Het gedocumenteerde videogebruik omvat vragen, dialoog en geschreven inhoud op basis van de zichtbare reeks. Definieer de gebeurtenis of verandering die onderzocht moet worden: wanneer een object verschijnt, wat vóór een bepaalde stap gebeurt of hoe een getoonde handeling zich tot een geschreven procedure verhoudt. Vraag een geordende gebeurtenisbeschrijving of een vergelijking tussen de zichtbare stappen en de aangeleverde procedure. De uitspraak van de ontwikkelaar over meer dan 20 minuten beschrijft begrip van lange video's; het is geen vaste maximumduur voor video of garantie dat elke onbewerkte clip in een ongewijzigde invoerconfiguratie past. Gebruik als visuele agent De release positioneert Qwen2-VL ook voor visuele agents die met mobiele apparaten, robots en andere tools verbonden zijn. De aankondiging beschrijft scenario's met functieaanroepen en een code-interpreter, zoals code uit een diagram produceren of via een visuele vraag om een externe opzoekactie verzoeken. De omringende toepassing levert die tools, voert de voorgestelde actie uit en retourneert het resultaat. Het tekstantwoord van het model alleen klikt niet op een bedieningselement, beweegt geen apparaat en voert het gegenereerde programma niet uit. Een praktische interfacetaak kan een screenshot en het gebruikersdoel aanleveren en vervolgens vragen welk zichtbaar bedieningselement relevant is voor de volgende stap en welk bewijs die keuze ondersteunt. Houd waarneming, voorgestelde actie en daadwerkelijke uitvoering als afzonderlijke onderdelen van de werkwijze. Zo wordt de focus op visuele agents benut en het gevraagde resultaat tegelijk specifiek genoeg gemaakt voor de toepassing om ermee te handelen. Meertalige tekst in afbeeldingen De ontwikkelaar beschrijft tekstherkenning in afbeeldingen voor Engels en Chinees, de meeste Europese talen en talen waaronder Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Een meertalige pagina kan daarom als een visuele leestaak worden behandeld. Vraag eerst de oorspronkelijke transcriptie als de exacte bewoording belangrijk is, en daarna een vertaling of uitleg in de gekozen taal. Behoud labels en cijfers in plaats van herkenning met een niet-gespecificeerde herschrijving te vermengen. Dynamische resolutie en positie-informatie Qwen2-VL combineert een vision encoder met het Qwen2-taalmodel. Naive Dynamic Resolution zet verschillende beeldformaten om in verschillende aantallen visuele tokens. Multimodal Rotary Position Embedding scheidt positie-informatie, zodat het model tekstvolgorde, tweedimensionale beelden en de temporele en ruimtelijke structuur van video kan representeren. Deze eigenschappen verklaren hoe dezelfde familie een pagina, verschillende afbeeldingen of een videoreeks verwerkt. De beeldprocessor van de modelkaart documenteert standaard een bereik van 4 tot 16.384 visuele tokens per afbeelding. De toepassing kan de minimale en maximale pixels aanpassen met behoud van de beeldverhouding, of afmetingen vragen die naar een veelvoud van 28 worden afgerond. Het voorbeeldbereik van 256 tot 1.280 tokens is een configureerbare illustratie, geen afzonderlijke universele beeldlimiet. Meer beelddetail gebruikt meer rekenwerk en visuele tokens; behoud bij de voorbereiding daarom de labels, koppen en kleine objecten die voor de vraag nodig zijn. Invoer voorbereiden en context De ontwikkelaar toont één afbeelding, meerdere afbeeldingen, video als framereeks of lokaal bestand en gesprekken in batches. Beeldvoorbereiding omvat lokale bestanden, gecodeerde beeldgegevens en beeldreferenties. Het videovoorbeeld op de kaart gebruikt een gekozen framefrequentie; dat voorbeeld legt geen verplichte bemonsteringsfrequentie voor elke video vast. Benoem de volgorde en rol van meerdere afbeeldingen en lever de informatie die nodig is om een reeks te interpreteren, in plaats van niet-gerelateerde frames als één scène te behandelen. De gepubliceerde configuratie stelt het maximale aantal posities in op 32.768. Visueel materiaal en tekstinstructies moeten binnen de daadwerkelijk geconfigureerde context worden gepland. Het generatievoorbeeld van 128 tokens op de kaart is alleen een voorbeeldinstelling; het publiceert geen afzonderlijke maximale uitvoercapaciteit. De 72B-editie hoort haar eigen configuratie te behouden in plaats van de langcontextinstellingen van Qwen2.5-VL of een ander Qwen-model over te nemen. Inhoudelijke beperkingen De ontwikkelaar stelt expliciet dat Qwen2-VL geen audio in video's begrijpt. Gesproken informatie moet daarom afzonderlijk worden aangeleverd als de vraag ervan afhangt. De beeldtrainingsdataset wordt omschreven als bijgewerkt tot juni 2023; dit is een uitspraak over die dataset, geen belofte van actuele visuele kennis. De gedocumenteerde beperkingen omvatten ook onvolledige herkenning van specifieke personen of benoemde intellectuele eigendommen, moeite met ingewikkelde meerstapsinstructies, zwak tellen in complexe scènes en beperkingen bij driedimensionaal ruimtelijk redeneren. Als de taak van een van deze vaardigheden afhangt, richt de vraag op de benodigde objecten of relatie en bewaar het visuele bewijs naast het antwoord. Duidelijk bronmateriaal en een gedefinieerde uitvoer maken het resultaat eenvoudiger te controleren zonder die vermelde beperkingen door een nauwkeurigheidsgarantie te vervangen. Praktische taak ### Praktische taak Technisch voorbeeld in het Engels ``` Read a supplied document transcription Use this text transcription of page P2, section Limits: 'Store below 25 C. Once opened, use within seven days. Do not freeze.' Return the original wording first, then a plain-English explanation separating the temperature, time and freezing conditions. Preserve P2 as the source label. No image or video is attached. ``` #### Verwacht resultaat ``` A labelled transcription followed by three source-grounded explanations of the conditions. ``` #### Resultaat controleren ``` Below 25 C is not rewritten as at or below 25 C, and the seven-day period starts at opening. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct` [`Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&fmt=chat) Alibaba /`Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct` ### Aan de slag Qwen2-VL-72B-Instruct combineert tekst, afbeeldingen en video voor visuele vragen, documentlezen en meertalige tekst in beelden. De ontwikkelaar beschrijft videobegrip van meer dan 20 minuten, dynamische beeldresolutie en integraties voor visuele agents; het antwoord is tekst. Toegestane invoer Tekst Resultaten Tekst ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Invoer `text` Uitvoer `text` Uitvoerformaat json of SSE | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct | Standaard— | | Veld`messages` | Type`message[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— | | Veld`messages[].role` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`messages[].tool_call_id` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— | | Veld`messages[].name` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`messages[].reasoning_content` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— | | Veld`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`max_tokens` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`max_completion_tokens` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`stream` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse | | Veld`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`temperature` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`top_p` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`stop` | Type`string\|string[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`tools` | Type`function_tool[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`tools[].type` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`tools[].function.name` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— | | Veld`tools[].function.description` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`tool_choice` | Type`string\|object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`response_format` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`reasoning_effort` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`reasoning` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`service_tier` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`instructions` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— | | Veld`functions` | Type`function[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`function_call` | Type`string\|object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`prompt_cache_options` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— | | Veld`modalities` | Type`string[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— | | Veld`provider` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— | | Veld`cache_control.ttl` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— | Combinaties van invoermaterialen **Tekst** · UTF8-tekst `messages[].content` Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | | Parameter`required` | Contractmodel, messages | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`messages` | Contractberichtenarray met de structuur role/content | | Parameter`file_material` | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid | | Parameter`optional_controls` | Contractstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools | | Parameter`output_modalities` | Contracttext | | Parameter`hosted_operations` | Contractfalse | | Parameter`multimodal_input_binding` | Contractnull | Levenscyclus: `synchronous_or_streamed` Stuur het exacte model-ID mee met messages. Contextlengte is geen uitvoerlimiet. Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling. ### Tarieven Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode. Snelle modus Niet opgegeven Wanneer de snelle modus geselecteerd is Flex-modus Niet opgegeven Wanneer de flex-modus geselecteerd is Maximale redeneerinspanning Niet opgegeven Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt #### Ailoot-tarieven #### Prijzen per configuratie | Configuratie | Tariefstaffel | Kosten | | --- | --- | --- | | ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens **$0.00118** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00118** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl-be/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "Qwen/Qwen2-VL-72B-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='Qwen/Qwen2-VL-72B-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='Qwen/Qwen2-VL-72B-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") ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json of SSE ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen. Antwoordvelden | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`choices[].index` | Typeinteger | | Veld`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Veld`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Veld`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Veld`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Veld`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Veld`usage` | Typeobject | Fouten en vervolgstappen | Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap | | --- | --- | --- | | Antwoord400 · `invalid_request_error` | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. | ### Aliasnamen #### Modelaliasnamen **Ailoot Ultra** [`Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&fmt=chat) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct` [`Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&fmt=messages) Alibaba /`Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct` ### Aan de slag Qwen2-VL-72B-Instruct combineert tekst, afbeeldingen en video voor visuele vragen, documentlezen en meertalige tekst in beelden. De ontwikkelaar beschrijft videobegrip van meer dan 20 minuten, dynamische beeldresolutie en integraties voor visuele agents; het antwoord is tekst. Toegestane invoer Tekst Resultaten json · sse ### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Invoer `text` Uitvoer `json`, `sse` Uitvoerformaat JSON of SSE | Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct | Standaard— | | Veld`messages` | Type`message[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`messages[].role` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— | | Veld`messages[].content` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`max_tokens` | Type`integer` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— | | Veld`stream` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse | Combinaties van invoermaterialen **Tekst** · UTF-8-tekst `messages[].content als tekenreeks` Methodeparameters en levenscyclus | Parameter | Contract | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Contractapplication/json | | Parameter`required` | Contractmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Contractstream | | Parameter`material_types` | Contracttext | | Parameter`text_file_material` | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. | Levenscyclus: `synchronous_or_streamed` ### Tarieven Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode. Snelle modus Niet opgegeven Wanneer de snelle modus geselecteerd is Flex-modus Niet opgegeven Wanneer de flex-modus geselecteerd is Maximale redeneerinspanning Niet opgegeven Wanneer voor maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt #### Ailoot-tarieven #### Prijzen per configuratie | Configuratie | Tariefstaffel | Kosten | | --- | --- | --- | | ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens **$0.00118** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00118** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl-be/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op ```json { "model": "Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'Qwen/Qwen2-VL-72B-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': 'Qwen/Qwen2-VL-72B-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)) ``` ### Resultaten ophalen en opslaan #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON of SSE ##### Alle voltooide resultaten bewaren Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel. Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer. ##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen. Antwoordvelden | Veld | Type | | --- | --- | | Veld`id` | Typestring | | Veld`model` | Typestring | | Veld`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Veld`stop_reason` | Typestring\|null | | Veld`usage` | Typeobject | Fouten en vervolgstappen | Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap | | --- | --- | --- | | Antwoord400 · `invalid_request_error` | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. | ### Aliasnamen #### Modelaliasnamen **Ailoot Ultra** [`Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&fmt=messages) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-VL-72B-Instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`: `text` → `json`, `sse` Welke velden gebruikt het verzoek? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welke limieten gelden? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct`: `messages.min_items`: `1` Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie. ## Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. ## Koop tokens met korting. Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens. Abonnement Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken. Promotiecode tot 50% Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend. Kosten in de geschiedenis Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard. [Kies een abonnement](https://ailoot.ai/docs/nl-be/billing/subscriptions/) · [Bekijk modelprijzen](https://ailoot.ai/models/nl-be/) ## Verbind de API met het product dat je verkoopt. SaaS, apps en bots volgens de openbare aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst van Ailoot. Vraag voor doorverkoop een resellerlicentie aan. Commerciële applicatie Voeg tekst-, beeld-, video- en geluidsgeneratie aan betaalde functies van je service toe. Resellerlicentie Stuur een projectbeschrijving en toegangsschema. Vraag schriftelijke voorwaarden voor gebruik en doorverkoop. Documenten op de site Aanbodvoorwaarden, licentieovereenkomst en gegevensbeleid zijn vóór het verbinden beschikbaar. [Vraag een resellerlicentie aan](mailto:support@ailoot.ai) · [Aanbodvoorwaarden en licentieovereenkomst](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=nl-be) ## Ailoot · Het bedrijf en zijn projectenportefeuille Ailoot bouwt op opgebouwde operationele ervaring, een groot klantenbestand, een stabiele dienst en doorlopende KPI-controle. Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden. Ailoot gebruikt die operationele ervaring voor API-toegang tot AI-functies in klantproducten, agents, applicaties en automatiseringen.