Source: https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-5-math-72b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-5-math-72b-instruct/
Language: nl-be

# Qwen2.5-Math-72B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-5-math-72b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-5-math-72b-instruct/facts.json)

## [Qwen2.5-Math-72B](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-5-math-72b-instruct/)

Qwen2.5-Math-72B-Instruct is een wiskundig instructiemodel voor problemen in het Engels en Chinees. Het ondersteunt uitgewerkt tekstueel redeneren en toolgeïntegreerde wiskundige workflows, met een afzonderlijke 4K-releaseconfiguratie in plaats van de algemene Qwen2.5-specificaties voor lange context.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-5-math-72b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-5-math-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.

Qwen2.5-Math-72B-Instruct is de op instructies afgestemde 72B-editie van de wiskundige Qwen2.5-Math-familie. De maker richt zich specifiek op wiskundige problemen in het Engels en Chinees en beschrijft twee aanpakken: chain-of-thought-redeneren en toolgeïntegreerd redeneren. Het model ontvangt een schriftelijke wiskundige voorwaarde en geeft tekst met een afleiding, uitleg of oplossing terug. De specialisatie is wiskunde en geen algemeen creatief schrijfwerk of documentverwerking.

Wiskundige mogelijkheden en redeneeraanpakken

Bij tekstueel redeneren vraagt de taak om de relevante definities, onderbouwde transformaties en een duidelijk gescheiden eindantwoord. De modelkaart beschrijft ook toolgeïntegreerd redeneren, waarbij redeneren in natuurlijke taal met programma’s wordt gecombineerd. De maker noemt het vinden van de wortels van een kwadratische vergelijking en het berekenen van de eigenwaarden van een matrix als voorbeelden waarbij precieze berekening en symbolische of algoritmische manipulatie van belang zijn.

Toolgeïntegreerd redeneren is niet hetzelfde als alleen code in een antwoord tonen. De wiskundige demo van de maker levert een omgeving die programma’s kan uitvoeren, waarna het berekeningsresultaat deel uitmaakt van de oplossing. Een op zichzelf staande tekstgeneratieaanvraag produceert tekst; een toepassing die een rekenworkflow gebruikt, moet de daadwerkelijke uitvoeringsstap leveren. Dat onderscheid houdt wiskundig redeneren, programmavoorstellen en teruggegeven numerieke resultaten gescheiden.

Base-, Instruct- en beloningsmodeledities

De familie omvat afzonderlijke basismodellen, op instructies afgestemde modellen en een wiskundig beloningsmodel. De 72B-Instruct-editie is bedoeld voor instructies in chatstijl. De basiseditie Qwen2.5-Math-72B wordt beschreven als een basis voor completion en few-shot-gebruik en als vertrekpunt voor verdere afstemming. Het afzonderlijk benoemde beloningsmodel heeft een eigen rol en mag niet als de gewone antwoordgenerator van dit model worden behandeld.

De releaseaankondiging beschrijft een wiskundig gespecialiseerde trainingspijplijn. De basismodellen gebruiken aanvullend gesynthetiseerd wiskundig materiaal, meer Chinese wiskundedata en initialisatie vanuit de Qwen2.5-basis. De Instruct-fase gebruikt supervised fine-tuning en reinforcement learning, met een wiskundespecifiek beloningsmodel dat rejection sampling en latere optimalisatie stuurt. De maker voegt data voor toolgeïntegreerd redeneren en Engelse en Chinese instructiedata toe. Dat verklaart de wiskundige focus van de editie; het impliceert niet dat voor elke gebruikersaanvraag automatisch een afzonderlijke verifier wordt aangeroepen.

De vraag voorbereiden

Houd de wiskundige opgave volledig. Definieer variabelen, domeinbeperkingen en de vast te stellen hoeveelheid of bewering. Gebruik notatie die consistent blijft tussen de oorspronkelijke voorwaarde en het gevraagde antwoord. Een bruikbare instructie kan om de methode, de belangrijke transformaties en het eindresultaat vragen, met een afzonderlijke toetsing aan de oorspronkelijke voorwaarden.

De snelstart van de maker onderscheidt de twee aanpakken via de instructies. Een aanvraag voor tekstueel redeneren vraagt om een stapsgewijze oplossing en een omkaderd eindantwoord. Een toolgeïntegreerde aanvraag vraagt het model redeneren in natuurlijke taal met programma’s te combineren en dezelfde eindantwoordconventie te behouden. Dit zijn gedocumenteerde wiskundige workflows, geen afzonderlijke belofte over tools die elke bedieningsinterface aanbiedt.

Ter illustratie is de eenvoudige vergelijking op de kaart 4x + 5 = 6x + 7. Een bruikbaar uitvoerontwerp scheidt het verzamelen van variabele termen, het isoleren van de variabele en de uiteindelijke uitdrukking; het wiskundige resultaat voor die illustratieve voorwaarde is x = -1. Substitutie geeft 4(-1) + 5 = 1 en 6(-1) + 7 = 1, dus beide zijden stemmen overeen. Een complexer verzoek kan een matrix aanleveren, om een symbolische eigenwaardenafleiding vragen en aangeven welke numerieke berekening aan de rekenomgeving zou worden gedelegeerd.

Context en configuratie

De gepubliceerde release beschrijft wiskundige pretraining met een context van 4K. De uitgebrachte modelconfiguratie stelt het maximum aantal posities in op 4,096, zodat de prompt en de uitgewerkte oplossing een compact lengteplan vereisen. Ken deze wiskundige editie niet de veel grotere context toe die voor de algemene Qwen2.5-lijn wordt geadverteerd. Houd relevante voorwaarden en wiskundige uitwerking samen en laat niet-gerelateerd materiaal dat die ruimte zou innemen weg.

De snelstartgeneratie op de modelkaart gebruikt een voorbeeldinstelling van 512 tokens. Die waarde wordt niet als maximale uitvoercapaciteit voorgesteld. Een gewenste antwoordlengte kan voor de taak worden opgegeven, maar een afzonderlijke uitvoerlimiet moet uit de daadwerkelijk toepasselijke configuratie komen en niet uit een voorbeeld of een andere Qwen-editie.

Inhoudelijke beperkingen en bruikbare resultaten

De maker beveelt deze reeks aan voor wiskundige taken in het Engels en Chinees en beveelt algemene taken buiten die specialisatie niet aan. De gewichten zijn tekstgeneratiemodellen; bij een wiskundige vraag in een afbeelding moeten de symbolen en voorwaarden via een afzonderlijke visuele of OCR-stap naar tekst worden omgezet. Een multimodale demonstratie die visuele en wiskundige modellen combineert, maakt de wiskundige editie zelf geen model met afbeeldingsinvoer.

Lever voor een begeleidingsworkflow de afleidingspoging van de lerende aan en markeer de overgang die uitleg vereist. Vraag om een correctie in de oorspronkelijke notatie en een eindantwoord op het gevraagde detailniveau. Specificeer voor een technische berekening exacte tegenover benaderende uitvoer, eenheden en afronding voordat je tekstueel redeneren of een rekenworkflow kiest. Die voorbereidingen verbinden de wiskundige specialisatie van het model met een concrete, inspecteerbare oplossing.

Praktische taak

### Praktische taak

Technisch voorbeeld in het Engels

```
Solve a quadratic with a domain check

Solve x squared minus 5x plus 6 = 0 over the real numbers, then apply the additional condition x greater than 2. Show the factorisation, list the equation's roots, and clearly separate the root that remains after the condition. Check the accepted value by substitution and put the final admissible set in boxed mathematical notation.
```

#### Verwacht resultaat

```
A compact factorisation-based derivation, substitution check and boxed admissible solution set.
```

#### Resultaat controleren

```
Both equation roots are considered before the strict inequality excludes the boundary value 2.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-math-72b-instruct`

[`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen2.5-math-72b-instruct`

### Aan de slag

Qwen2.5-Math-72B-Instruct is een wiskundig instructiemodel voor problemen in het Engels en Chinees. Het ondersteunt uitgewerkt tekstueel redeneren en toolgeïntegreerde wiskundige workflows, met een afzonderlijke 4K-releaseconfiguratie in plaats van de algemene Qwen2.5-specificaties voor lange context.

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 qwen2.5-math-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 **$0.001144** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00344** / 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": "qwen2.5-math-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='qwen2.5-math-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='qwen2.5-math-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** [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat)

#### Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

#### Gerelateerde aanroeper-ID’s

[`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen2.5-math-72b-instruct`

[`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen2.5-math-72b-instruct`

### Aan de slag

Qwen2.5-Math-72B-Instruct is een wiskundig instructiemodel voor problemen in het Engels en Chinees. Het ondersteunt uitgewerkt tekstueel redeneren en toolgeïntegreerde wiskundige workflows, met een afzonderlijke 4K-releaseconfiguratie in plaats van de algemene Qwen2.5-specificaties voor lange context.

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 qwen2.5-math-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 **$0.001144** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00344** / 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": "qwen2.5-math-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': 'qwen2.5-math-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': 'qwen2.5-math-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** [`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages)

#### Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

#### Gerelateerde aanroeper-ID’s

[`qwen2.5-math-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=qwen2.5-math-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-math-72b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen2.5-Math-72B

Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Welke velden gebruikt het verzoek?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-math-72b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welke limieten gelden?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-math-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.
