Source: https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/ Canonical: https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/ Language: nl-be # Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra [Markdown](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/facts.json) ## [Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/) Qwen2-VL-7B-Instruct is het op instructies afgestemde visuele taalmodel van Qwen voor tekst, afbeeldingen en video, met tekst als uitvoer. Gebruik het om vragen over documentpagina's te stellen, afbeeldingen te vergelijken of visuele gebeurtenissen te beschrijven, met dynamische beeldresolutie en gedocumenteerde beperkingen bij tellen, ruimtelijk redeneren en het begrijpen van audio in video. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/nl-be/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/#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. Inleiding: de visuele taaleditie met 7 miljard parameters Qwen2-VL-7B-Instruct is het op instructies afgestemde lid van Qwen2-VL met 7 miljard parameters. Het combineert tekstinstructies met afbeeldingen of video en produceert tekstantwoorden. Bruikbare resultaten zijn onder meer een uitleg bij een pagina, een vergelijking van afbeeldingen, een beschrijving van zichtbare gebeurtenissen of een antwoord op een vraag over een grafiek. Het blijft deze exacte Qwen2-VL-release; nieuwere Qwen2.5-VL- en Qwen3-VL-checkpoints hebben hun eigen mogelijkheden en identiteiten. Wat Qwen2-VL toevoegt Qwen beschrijft visueel begrip bij verschillende beeldresoluties en beeldverhoudingen, naast het beantwoorden van videovragen, dialoog en contentcreatie. De gedocumenteerde videomogelijkheid van de familie omvat materiaal langer dan 20 minuten. De duur alleen bepaalt niet hoeveel frames een toepassing verwerkt en garandeert geen herinnering aan elke gebeurtenis. Meertalig beeld-tekstbegrip omvat Engels en Chinees, vele Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. De ontwikkelaar beschrijft ook integratie met telefoons, robots en andere apparaten via visuele waarnemingen en tekstinstructies. Dat is een toepassingswerkwijze: het model interpreteert de visuele omgeving en helpt acties te kiezen, terwijl gekoppelde software of hardware ze uitvoert. Een scherm herkennen geeft het model niet op zichzelf de controle over dat scherm. Architectuurwijzigingen Dynamische resolutie zet een afbeelding om in een variabel aantal visuele tokens in plaats van elke invoer in dezelfde representatie te dwingen. M-ROPE scheidt positie-informatie voor tekst, tweedimensionale afbeeldingen en driedimensionale video-informatie en combineert ruimtelijke en temporele structuur. De gepubliceerde 7B-configuratie vermeldt 32.768 posities. Tekst, visuele tokens en gegenereerde uitvoer delen het eindige sequentiebudget, waardoor beeldresolutie en videobemonstering beïnvloeden hoeveel materiaal een aanvraag kan bevatten. Afbeeldingen en conversaties voorbereiden De officiële voorbeelden ondersteunen één afbeelding, meerdere afbeeldingen en conversaties met alleen tekst. Voeg de afbeelding met een specifieke vraag toe in plaats van te vertrouwen op een brede instructie zoals “analyseer alles”. Vraag voor een documentpagina naar specifieke velden en behoud leestekens in citaten. Label twee screenshots van een ontwerp als eerste en tweede en vraag vervolgens een tabel met zichtbare wijzigingen. Vraag bij een grafiek naar de labels, eenheden en waarden die een genoemde trend ondersteunen. Dit zijn praktische toepassingen van het beantwoorden van visuele vragen, geen beloften van foutloze extractie. De hulpprogramma's van de ontwikkelaar accepteren afbeeldingen uit lokale bestanden, gecodeerde beeldgegevens of afbeeldingslocaties; het gedocumenteerde videovoorbeeld gebruikt lokale videobestanden of een geordende lijst van frames. Uploadformaten van een toepassing blijven een afzonderlijke interfacekeuze. Behoud de oorspronkelijke framevolgorde en vermeld het tijdsinterval dat een framelijst vertegenwoordigt. De voorbeelden genereren tekst; dit checkpoint wordt niet beschreven als een beeld- of videogenerator. Resolutie en videovoorbereiding De processor van Qwen gebruikt standaard een bereik van vier tot 16.384 visuele tokens per afbeelding. Hij biedt min\_pixels en max\_pixels om detail af te wegen tegen geheugen en rekenwerk, met een gedocumenteerd voorbeeld dat op 256–1.280 visuele tokens mikt. Afbeeldingen worden binnen de gekozen grenzen geschaald met behoud van hun beeldverhouding. Expliciet opgegeven afmetingen worden afgerond op een veelvoud van 28. Een dichtgevulde tabel of kleine tekst kan voldoende resolutie nodig hebben om leesbaar te blijven; een hogere resolutie verbruikt ook meer van het beschikbare visuele en contextbudget. Het videovoorbeeld toont een bemonsteringsfrequentie van één frame per seconde en een instelbare pixelgrens. Dat zijn voorbeeldinstellingen, geen universeel vereiste frequentie of harde medialimiet. Lever voor een gebeurtenisanalyse het relevante fragment aan en vraag een geordend verslag van de zichtbare veranderingen. Gebeurtenissen die kort na elkaar plaatsvinden, kunnen een fijnere bemonstering vereisen dan een brede scènesamenvatting. Qwen2-VL begrijpt geen audio-informatie in video's, zodat gesproken dialoog of geluidseffecten een afzonderlijke audiowerkwijze vereisen. Bekende beperkingen Qwen vermeldt juni 2023 als einddatum van de beeldtrainingsgegevens, zonder garantie op kennis over latere personen, producten of gebeurtenissen. De herkenning van specifieke personen en intellectuele eigendommen is onvolledig. Complexe instructies in meerdere stappen, objectaantallen in drukke scènes en ruimtelijke verhoudingen — vooral in drie dimensies — zijn gedocumenteerde zwakke punten. Splits een ingewikkelde visuele taak op in duidelijke vragen, vraag het zichtbare bewijs dat het resultaat ondersteunt en controleer geëxtraheerde getallen en geciteerde tekst aan de hand van de afbeelding. Een aannemelijk bijschrift mag niet als een nauwkeurige telling of een gemeten driedimensionale locatie worden behandeld. De korte generatievoorbeelden op de modelkaart stellen geen afzonderlijke harde uitvoerlimiet vast. Plan de antwoordlengte samen met de tekst- en beeldinvoer en behoud voldoende detail in de bron voor de specifieke vraag. Daardoor worden modelkeuze en invoervoorbereiding nuttiger dan de aanname dat elke afbeelding of elke lange video een even betrouwbaar antwoord oplevert. Praktische taak ### Praktische taak Technisch voorbeeld in het Engels ``` Compare transcribed dashboard changes Compare these dashboard descriptions supplied as text. First: heading 'Orders', filter 'All dates', total 240. Second: heading 'Orders', filter 'This week', total 38. Return a table of changed and unchanged fields, then explain why the totals alone do not establish a fall in orders. Use only the descriptions and keep the filter labels exact. ``` #### Verwacht resultaat ``` A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes. ``` #### Resultaat controleren ``` The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra` [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat) Overig /`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra` ### Aan de slag Qwen2-VL-7B-Instruct is het op instructies afgestemde visuele taalmodel van Qwen voor tekst, afbeeldingen en video, met tekst als uitvoer. Gebruik het om vragen over documentpagina's te stellen, afbeeldingen te vergelijken of visuele gebeurtenissen te beschrijven, met dynamische beeldresolutie en gedocumenteerde beperkingen bij tellen, ruimtelijk redeneren en het begrijpen van audio in video. 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-VL-7B-Instruct-ultra | 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 **$0.00058** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00142** / 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-VL-7B-Instruct-ultra", "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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra` [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages) Overig /`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra` ### Aan de slag Qwen2-VL-7B-Instruct is het op instructies afgestemde visuele taalmodel van Qwen voor tekst, afbeeldingen en video, met tekst als uitvoer. Gebruik het om vragen over documentpagina's te stellen, afbeeldingen te vergelijken of visuele gebeurtenissen te beschrijven, met dynamische beeldresolutie en gedocumenteerde beperkingen bij tellen, ruimtelijk redeneren en het begrijpen van audio in video. 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-VL-7B-Instruct-ultra | 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 **$0.00058** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.00142** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens | Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. [Zo werken reservering en afrekening →](https://ailoot.ai/docs/nl-be/billing/reserve/) ### Voorbeeldverzoeken #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op ```json { "model": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages) #### Aliasnamen voor methodepaden Gebruik de hierboven getoonde methodepaden. #### Gerelateerde aanroeper-ID’s [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/nl-be/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages) FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `text` → `json`, `sse` Welke velden gebruikt het verzoek? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welke limieten gelden? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`: `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.