Qwen2-VL-2B-Instruct is Qwens op instructies afgestemde 2B-vision-language-model voor vragen met beeld en tekst. De producent beschrijft de verwerking van afbeeldingen met verschillende resoluties en beeldverhoudingen en het begrijpen van tekst in meerdere talen binnen afbeeldingen. Het gegenereerde resultaat is een geschreven antwoord op het aangeleverde visuele materiaal en de vraag. De fabrikant beschrijft ook gebruik als visuele agent met apparaten zoals telefoons en robots. Lever voor die workflow de huidige visuele omgeving en een tekstinstructie aan; de omringende toepassing voert de voorgestelde bewerking uit en geeft de waargenomen toestand terug voor de volgende vraag.
Kies de afbeelding met het bewijsmateriaal dat voor het antwoord nodig is en benoem vervolgens het te interpreteren detail. Een documentvraag kan over een zichtbare passage gaan; een grafiekvraag kan de reeks, assen en uit te leggen vergelijking aangeven. Bewaar de afbeeldingsidentificatie bij het gevraagde resultaat, zodat het antwoord aan de juiste referentie gekoppeld blijft.
De maker vermeldt beeld-tekstbegrip buiten Engels en Chinees, waaronder Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Bewaar de oorspronkelijke bewoording en het schrift wanneer je om transcriptie, uitleg of vertaling van zichtbare tekst vraagt. Een voorbeeldopdracht kan vragen om het weergegeven label en een afzonderlijke uitleg van de betekenis.
Qwen2-VL gebruikt dynamische resolutie om een afbeelding aan een variabel aantal visuele tokens te koppelen. In het voorbeeld met de oorspronkelijke processor is het standaardbereik 4 tot 16,384 visuele tokens per afbeelding. De oorspronkelijke handleiding toont instellingen voor het minimale en maximale aantal pixels, waaronder een smaller voorbereidingsbereik van 256 tot 1,280 beeldtokens, om detail en verwerkingsbehoeften in evenwicht te brengen. Bij het schalen behouden die instellingen de beeldverhouding.
De producent staat ook een aangevraagde geschaalde hoogte en breedte toe, afgerond op een veelvoud van 28. Kies een voorbereiding waarbij de belangrijke labels leesbaar blijven en bewaar de oorspronkelijke afbeelding wanneer je een uitsnede gebruikt. De oorspronkelijke voorbeelden omvatten meerdere afbeeldingen en batches, zodat een vraag de afzonderlijke referenties herkenbaar kan houden.
De maker benoemt beperkingen bij complexe instructies met meerdere stappen, het tellen van objecten in ingewikkelde scènes en ruimtelijk redeneren in drie dimensies. Hij vermeldt ook onvolledige herkenning van specifieke personen of merken. Vraag om een gerichte visuele waarneming en controleer het specifieke aantal, label of de relatieve positie waarop het resultaat berust.
De producent vermeldt dat de beelddataset is bijgewerkt tot en met juni 2023. Lever de geschreven context aan die voor een recent of onbekend label nodig is, in plaats van de afbeelding alleen die informatie te laten vaststellen. Houd in de teruggegeven notitie een geciteerd label onderscheiden van een afgeleide identiteit.
De gepubliceerde checkpointconfiguratie stelt maximaal 32,768 posities in. Bereid de vraag en visuele invoer voor met de bijbehorende modelprocessor en bewaar de afbeeldingsvolgorde die voor het verzoek is gebruikt. Het oorspronkelijke hulpprogramma accepteert lokale afbeeldingen, base64 en afbeeldingsadressen.
Bewaar de geselecteerde naam 2B Instruct, de referenties en het voltooide geschreven antwoord samen. Neem bij een vervolgvraag het relevante materiaal op en benoem de specifieke waarneming of interpretatie die moet worden herzien; vergelijk het gecorrigeerde resultaat vervolgens met die bron.
Gebruik via Ailoot de exacte model-ID in /v1/chat/completions en houd de afbeelding samen met de bijbehorende vraag in het gesprek. De inhoudsvorm voor afbeeldingen gebruikt image_url; ondersteunde beeldbronnen kunnen een afbeeldingsadres of een base64-data-URI bevatten. Verzamel het volledige JSON-antwoord of alle SSE-segmenten wanneer stream is ingeschakeld, en bewaar usage bij het voltooide resultaat.
", "aboutText": "Qwen2-VL-2B-Instruct is Qwens op instructies afgestemde 2B-vision-language-model voor vragen met beeld en tekst. De producent beschrijft de verwerking van afbeeldingen met verschillende resoluties en beeldverhoudingen en het begrijpen van tekst in meerdere talen binnen afbeeldingen. Het gegenereerde resultaat is een geschreven antwoord op het aangeleverde visuele materiaal en de vraag. De fabrikant beschrijft ook gebruik als visuele agent met apparaten zoals telefoons en robots. Lever voor die workflow de huidige visuele omgeving en een tekstinstructie aan; de omringende toepassing voert de voorgestelde bewerking uit en geeft de waargenomen toestand terug voor de volgende vraag.\n\n### Lever de afbeelding en een precieze vraag aan\n\nKies de afbeelding met het bewijsmateriaal dat voor het antwoord nodig is en benoem vervolgens het te interpreteren detail. Een documentvraag kan over een zichtbare passage gaan; een grafiekvraag kan de reeks, assen en uit te leggen vergelijking aangeven. Bewaar de afbeeldingsidentificatie bij het gevraagde resultaat, zodat het antwoord aan de juiste referentie gekoppeld blijft.\n\nDe maker vermeldt beeld-tekstbegrip buiten Engels en Chinees, waaronder Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Bewaar de oorspronkelijke bewoording en het schrift wanneer je om transcriptie, uitleg of vertaling van zichtbare tekst vraagt. Een voorbeeldopdracht kan vragen om het weergegeven label en een afzonderlijke uitleg van de betekenis.\n\n### Bereid resolutie en visuele tokens bewust voor\n\nQwen2-VL gebruikt dynamische resolutie om een afbeelding aan een variabel aantal visuele tokens te koppelen. In het voorbeeld met de oorspronkelijke processor is het standaardbereik 4 tot 16,384 visuele tokens per afbeelding. De oorspronkelijke handleiding toont instellingen voor het minimale en maximale aantal pixels, waaronder een smaller voorbereidingsbereik van 256 tot 1,280 beeldtokens, om detail en verwerkingsbehoeften in evenwicht te brengen. Bij het schalen behouden die instellingen de beeldverhouding.\n\nDe producent staat ook een aangevraagde geschaalde hoogte en breedte toe, afgerond op een veelvoud van 28. Kies een voorbereiding waarbij de belangrijke labels leesbaar blijven en bewaar de oorspronkelijke afbeelding wanneer je een uitsnede gebruikt. De oorspronkelijke voorbeelden omvatten meerdere afbeeldingen en batches, zodat een vraag de afzonderlijke referenties herkenbaar kan houden.\n\n### Werk binnen de gedocumenteerde visuele beperkingen\n\nDe maker benoemt beperkingen bij complexe instructies met meerdere stappen, het tellen van objecten in ingewikkelde scènes en ruimtelijk redeneren in drie dimensies. Hij vermeldt ook onvolledige herkenning van specifieke personen of merken. Vraag om een gerichte visuele waarneming en controleer het specifieke aantal, label of de relatieve positie waarop het resultaat berust.\n\nDe producent vermeldt dat de beelddataset is bijgewerkt tot en met juni 2023. Lever de geschreven context aan die voor een recent of onbekend label nodig is, in plaats van de afbeelding alleen die informatie te laten vaststellen. Houd in de teruggegeven notitie een geciteerd label onderscheiden van een afgeleide identiteit.\n\n### Bewaar de voorbereide invoer bij het antwoord\n\nDe gepubliceerde checkpointconfiguratie stelt maximaal 32,768 posities in. Bereid de vraag en visuele invoer voor met de bijbehorende modelprocessor en bewaar de afbeeldingsvolgorde die voor het verzoek is gebruikt. Het oorspronkelijke hulpprogramma accepteert lokale afbeeldingen, base64 en afbeeldingsadressen.\n\nBewaar de geselecteerde naam 2B Instruct, de referenties en het voltooide geschreven antwoord samen. Neem bij een vervolgvraag het relevante materiaal op en benoem de specifieke waarneming of interpretatie die moet worden herzien; vergelijk het gecorrigeerde resultaat vervolgens met die bron.\n\nGebruik via Ailoot de exacte model-ID in /v1/chat/completions en houd de afbeelding samen met de bijbehorende vraag in het gesprek. De inhoudsvorm voor afbeeldingen gebruikt image_url; ondersteunde beeldbronnen kunnen een afbeeldingsadres of een base64-data-URI bevatten. Verzamel het volledige JSON-antwoord of alle SSE-segmenten wanneer stream is ingeschakeld, en bewaar usage bij het voltooide resultaat.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "0e1e3c90d4eacb9ba3fa9d4ae2e1c73220ad3352eaa30801666beeae09b4d291", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl-be", "methods": [ { "html": "qwen2-vl-2b-instructQwen2-VL-2B-Instruct is Qwens vision-language-model voor beeldvragen, meertalige tekst in afbeeldingen en visuele uitleg. Lever een leesbare afbeelding en een precieze vraag aan voor een geschreven resultaat dat op het zichtbare bewijsmateriaal steunt.
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-2B-Instruct is Qwens op instructies afgestemde 2B-vision-language-model voor vragen met beeld en tekst. De producent beschrijft de verwerking van afbeeldingen met verschillende resoluties en beeldverhoudingen en het begrijpen van tekst in meerdere talen binnen afbeeldingen. Het gegenereerde resultaat is een geschreven antwoord op het aangeleverde visuele materiaal en de vraag. De fabrikant beschrijft ook gebruik als visuele agent met apparaten zoals telefoons en robots. Lever voor die workflow de huidige visuele omgeving en een tekstinstructie aan; de omringende toepassing voert de voorgestelde bewerking uit en geeft de waargenomen toestand terug voor de volgende vraag.
Kies de afbeelding met het bewijsmateriaal dat voor het antwoord nodig is en benoem vervolgens het te interpreteren detail. Een documentvraag kan over een zichtbare passage gaan; een grafiekvraag kan de reeks, assen en uit te leggen vergelijking aangeven. Bewaar de afbeeldingsidentificatie bij het gevraagde resultaat, zodat het antwoord aan de juiste referentie gekoppeld blijft.
De maker vermeldt beeld-tekstbegrip buiten Engels en Chinees, waaronder Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Bewaar de oorspronkelijke bewoording en het schrift wanneer je om transcriptie, uitleg of vertaling van zichtbare tekst vraagt. Een voorbeeldopdracht kan vragen om het weergegeven label en een afzonderlijke uitleg van de betekenis.
Qwen2-VL gebruikt dynamische resolutie om een afbeelding aan een variabel aantal visuele tokens te koppelen. In het voorbeeld met de oorspronkelijke processor is het standaardbereik 4 tot 16,384 visuele tokens per afbeelding. De oorspronkelijke handleiding toont instellingen voor het minimale en maximale aantal pixels, waaronder een smaller voorbereidingsbereik van 256 tot 1,280 beeldtokens, om detail en verwerkingsbehoeften in evenwicht te brengen. Bij het schalen behouden die instellingen de beeldverhouding.
De producent staat ook een aangevraagde geschaalde hoogte en breedte toe, afgerond op een veelvoud van 28. Kies een voorbereiding waarbij de belangrijke labels leesbaar blijven en bewaar de oorspronkelijke afbeelding wanneer je een uitsnede gebruikt. De oorspronkelijke voorbeelden omvatten meerdere afbeeldingen en batches, zodat een vraag de afzonderlijke referenties herkenbaar kan houden.
De maker benoemt beperkingen bij complexe instructies met meerdere stappen, het tellen van objecten in ingewikkelde scènes en ruimtelijk redeneren in drie dimensies. Hij vermeldt ook onvolledige herkenning van specifieke personen of merken. Vraag om een gerichte visuele waarneming en controleer het specifieke aantal, label of de relatieve positie waarop het resultaat berust.
De producent vermeldt dat de beelddataset is bijgewerkt tot en met juni 2023. Lever de geschreven context aan die voor een recent of onbekend label nodig is, in plaats van de afbeelding alleen die informatie te laten vaststellen. Houd in de teruggegeven notitie een geciteerd label onderscheiden van een afgeleide identiteit.
De gepubliceerde checkpointconfiguratie stelt maximaal 32,768 posities in. Bereid de vraag en visuele invoer voor met de bijbehorende modelprocessor en bewaar de afbeeldingsvolgorde die voor het verzoek is gebruikt. Het oorspronkelijke hulpprogramma accepteert lokale afbeeldingen, base64 en afbeeldingsadressen.
Bewaar de geselecteerde naam 2B Instruct, de referenties en het voltooide geschreven antwoord samen. Neem bij een vervolgvraag het relevante materiaal op en benoem de specifieke waarneming of interpretatie die moet worden herzien; vergelijk het gecorrigeerde resultaat vervolgens met die bron.
Gebruik via Ailoot de exacte model-ID in /v1/chat/completions en houd de afbeelding samen met de bijbehorende vraag in het gesprek. De inhoudsvorm voor afbeeldingen gebruikt image_url; ondersteunde beeldbronnen kunnen een afbeeldingsadres of een base64-data-URI bevatten. Verzamel het volledige JSON-antwoord of alle SSE-segmenten wanneer stream is ingeschakeld, en bewaar usage bij het voltooide resultaat.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen2-vl-2b-instruct Voorwaarden: Gebruik precies deze Ailoot-routeringsselector. | Standaard— |
Veldmessages | Typearray | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorwaarden: | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: | Standaardfalse |
text_input · Vereist: messages
image_with_text · Vereist: messages with actual image content blocks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parameteroptional | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext, image |
Parameterconditions | ContractGebruik precies deze Ailoot-routeringsselector., Dit protocol draagt afbeeldingsinhoud over wanneer het specifieke gekozen model beeldherkenning ondersteunt. Toelating door het protocol toont niet aan dat elk model afbeeldingen kan verwerken. |
Methodealiasnamen: /chat/completions
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elk inhoudsblok, elke toolaanroep-ID, de denksignatuur wanneer die wordt teruggegeven, alle SSE-delta's en de volledige gebruiksgegevens. Het eerste tekstfragment is niet het volledige resultaat.
Bewaar de oorspronkelijke X-Client-Request-ID, het antwoord en de headers. Een onbekende uitkomst of result_pending_check geeft geen toestemming voor een tweede aanmaakverzoek.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[] | Typeobject |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeEen verplicht veld, modelselector, type of invoerrepresentatie is ongeldig. | Volgende stapBekijk de teruggegeven validatiedetails voor u een afzonderlijk verzoek voorbereidt. |
Antwoord | VoorwaardeHet oorspronkelijke verzoek of resultaat is onbekend of moet nagekeken worden. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke identificatoren en headers; raadpleeg enkel ondersteunde statusgegevens of bibliotheekrecords. Dien het aanmaakverzoek niet opnieuw in. |
Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct
/chat/completions
qwen2-vl-2b-instructQwen2-VL-2B-Instruct is Qwens vision-language-model voor beeldvragen, meertalige tekst in afbeeldingen en visuele uitleg. Lever een leesbare afbeelding en een precieze vraag aan voor een geschreven resultaat dat op het zichtbare bewijsmateriaal steunt.
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-2B-Instruct is Qwens op instructies afgestemde 2B-vision-language-model voor vragen met beeld en tekst. De producent beschrijft de verwerking van afbeeldingen met verschillende resoluties en beeldverhoudingen en het begrijpen van tekst in meerdere talen binnen afbeeldingen. Het gegenereerde resultaat is een geschreven antwoord op het aangeleverde visuele materiaal en de vraag. De fabrikant beschrijft ook gebruik als visuele agent met apparaten zoals telefoons en robots. Lever voor die workflow de huidige visuele omgeving en een tekstinstructie aan; de omringende toepassing voert de voorgestelde bewerking uit en geeft de waargenomen toestand terug voor de volgende vraag.
Kies de afbeelding met het bewijsmateriaal dat voor het antwoord nodig is en benoem vervolgens het te interpreteren detail. Een documentvraag kan over een zichtbare passage gaan; een grafiekvraag kan de reeks, assen en uit te leggen vergelijking aangeven. Bewaar de afbeeldingsidentificatie bij het gevraagde resultaat, zodat het antwoord aan de juiste referentie gekoppeld blijft.
De maker vermeldt beeld-tekstbegrip buiten Engels en Chinees, waaronder Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Bewaar de oorspronkelijke bewoording en het schrift wanneer je om transcriptie, uitleg of vertaling van zichtbare tekst vraagt. Een voorbeeldopdracht kan vragen om het weergegeven label en een afzonderlijke uitleg van de betekenis.
Qwen2-VL gebruikt dynamische resolutie om een afbeelding aan een variabel aantal visuele tokens te koppelen. In het voorbeeld met de oorspronkelijke processor is het standaardbereik 4 tot 16,384 visuele tokens per afbeelding. De oorspronkelijke handleiding toont instellingen voor het minimale en maximale aantal pixels, waaronder een smaller voorbereidingsbereik van 256 tot 1,280 beeldtokens, om detail en verwerkingsbehoeften in evenwicht te brengen. Bij het schalen behouden die instellingen de beeldverhouding.
De producent staat ook een aangevraagde geschaalde hoogte en breedte toe, afgerond op een veelvoud van 28. Kies een voorbereiding waarbij de belangrijke labels leesbaar blijven en bewaar de oorspronkelijke afbeelding wanneer je een uitsnede gebruikt. De oorspronkelijke voorbeelden omvatten meerdere afbeeldingen en batches, zodat een vraag de afzonderlijke referenties herkenbaar kan houden.
De maker benoemt beperkingen bij complexe instructies met meerdere stappen, het tellen van objecten in ingewikkelde scènes en ruimtelijk redeneren in drie dimensies. Hij vermeldt ook onvolledige herkenning van specifieke personen of merken. Vraag om een gerichte visuele waarneming en controleer het specifieke aantal, label of de relatieve positie waarop het resultaat berust.
De producent vermeldt dat de beelddataset is bijgewerkt tot en met juni 2023. Lever de geschreven context aan die voor een recent of onbekend label nodig is, in plaats van de afbeelding alleen die informatie te laten vaststellen. Houd in de teruggegeven notitie een geciteerd label onderscheiden van een afgeleide identiteit.
De gepubliceerde checkpointconfiguratie stelt maximaal 32,768 posities in. Bereid de vraag en visuele invoer voor met de bijbehorende modelprocessor en bewaar de afbeeldingsvolgorde die voor het verzoek is gebruikt. Het oorspronkelijke hulpprogramma accepteert lokale afbeeldingen, base64 en afbeeldingsadressen.
Bewaar de geselecteerde naam 2B Instruct, de referenties en het voltooide geschreven antwoord samen. Neem bij een vervolgvraag het relevante materiaal op en benoem de specifieke waarneming of interpretatie die moet worden herzien; vergelijk het gecorrigeerde resultaat vervolgens met die bron.
Gebruik via Ailoot de exacte model-ID in /v1/chat/completions en houd de afbeelding samen met de bijbehorende vraag in het gesprek. De inhoudsvorm voor afbeeldingen gebruikt image_url; ondersteunde beeldbronnen kunnen een afbeeldingsadres of een base64-data-URI bevatten. Verzamel het volledige JSON-antwoord of alle SSE-segmenten wanneer stream is ingeschakeld, en bewaar usage bij het voltooide resultaat.
POST /v1/messagestext, imagejson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen2-vl-2b-instruct Voorwaarden: Gebruik precies deze Ailoot-routeringsselector. | Standaard— |
Veldmessages | Typearray | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorwaarden: | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: | Standaardfalse |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimum: 1 Voorwaarden: | Standaard— |
text_input · Vereist: messages
image_with_text · Vereist: messages with actual image content blocks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext, image |
Parameterconditions | ContractGebruik precies deze Ailoot-routeringsselector., Dit protocol draagt afbeeldingsinhoud over wanneer het specifieke gekozen model beeldherkenning ondersteunt. Toelating door het protocol toont niet aan dat elk model afbeeldingen kan verwerken. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elk inhoudsblok, elke toolaanroep-ID, de denksignatuur wanneer die wordt teruggegeven, alle SSE-delta's en de volledige gebruiksgegevens. Het eerste tekstfragment is niet het volledige resultaat.
Bewaar de oorspronkelijke X-Client-Request-ID, het antwoord en de headers. Een onbekende uitkomst of result_pending_check geeft geen toestemming voor een tweede aanmaakverzoek.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldcontent[] | Typeobject |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeEen verplicht veld, modelselector, type of invoerrepresentatie is ongeldig. | Volgende stapBekijk de teruggegeven validatiedetails voor u een afzonderlijk verzoek voorbereidt. |
Antwoord | VoorwaardeHet oorspronkelijke verzoek of resultaat is onbekend of moet nagekeken worden. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke identificatoren en headers; raadpleeg enkel ondersteunde statusgegevens of bibliotheekrecords. Dien het aanmaakverzoek niet opnieuw in. |
Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct
/chat/completions