QwQ 32B Preview is een experimenteel redeneermodel dat door het Qwen-team is ontwikkeld. De ontwikkelaar vermeldt 32,5 miljard parameters en een context van 32.768 tokens. De genoemde gehoste variant op deze modelkaart vermeldt een contextlengte van 32.000 tokens. De aanduiding Preview houdt deze editie onderscheiden van latere QwQ-releases.
Vermeld de vraag, de aannames en het bewijs dat nodig is om ze te beantwoorden. Voeg voor een wiskundige taak de eenheden en vereiste nauwkeurigheid toe. Vraag het resultaat samen met de verbanden die nodig zijn om het te controleren. Lever voor codewerk de relevante functie, de invoer die het probleem veroorzaakt en het verwachte gedrag aan, en vraag vervolgens een gerichte correctie en een onderscheidende test.
Bepaal wat als een afgerond antwoord telt: een waarde met de bijbehorende aannames, een redenering die een specifieke bewering aantoont of code die aan de gegeven voorbeelden voldoet. Houd het verzoek op dat resultaat gericht, zodat een lange analyse aan een concreet doel kan worden getoetst.
Label voor een vergelijking de alternatieven en benoem de te onderzoeken aspecten. Vraag de ondersteunende waarnemingen naast de conclusie. Een taak op basis van bronnen kan genummerde fragmenten aanleveren en vragen om een antwoord dat die labels behoudt.
De ontwikkelaar noemt taalvermenging en recursieve redeneerlussen als beperkingen van deze preview. Geef de gewenste antwoordtaal aan en houd het verzoek om een eindantwoord expliciet. Als een antwoord blijft ronddraaien zonder het gevraagde resultaat te bereiken, gebruik dan het oorspronkelijke probleem en een beperktere vraag voor de volgende beoordeling in plaats van lengte als bewijs van voltooiing te beschouwen.
Selecteer de passages, code en eerdere beslissingen die relevant zijn voor het onmiddellijke probleem. Laat binnen de vermelde context van de gehoste variant ruimte voor het gevraagde antwoord. De gepubliceerde voorbeeldlengte van een modelantwoord is een voorbeeld en geen onafhankelijke harde bovengrens voor elke taak.
De gedocumenteerde sterke punten en beperkingen van de preview zijn specifiek voor deze editie. Controleer wiskundige resultaten, codevoorstellen en interpretaties aan de hand van het werkelijke bewijsmateriaal van de taak voordat je ze in een andere werkwijze opneemt.
", "aboutText": "QwQ 32B Preview is een experimenteel redeneermodel dat door het Qwen-team is ontwikkeld. De ontwikkelaar vermeldt 32,5 miljard parameters en een context van 32.768 tokens. De genoemde gehoste variant op deze modelkaart vermeldt een contextlengte van 32.000 tokens. De aanduiding Preview houdt deze editie onderscheiden van latere QwQ-releases.\n\n### Bereid een probleem met een voltooiingsvoorwaarde voor\n\nVermeld de vraag, de aannames en het bewijs dat nodig is om ze te beantwoorden. Voeg voor een wiskundige taak de eenheden en vereiste nauwkeurigheid toe. Vraag het resultaat samen met de verbanden die nodig zijn om het te controleren. Lever voor codewerk de relevante functie, de invoer die het probleem veroorzaakt en het verwachte gedrag aan, en vraag vervolgens een gerichte correctie en een onderscheidende test.\n\nBepaal wat als een afgerond antwoord telt: een waarde met de bijbehorende aannames, een redenering die een specifieke bewering aantoont of code die aan de gegeven voorbeelden voldoet. Houd het verzoek op dat resultaat gericht, zodat een lange analyse aan een concreet doel kan worden getoetst.\n\n### Houd redeneren verbonden met bewijs\n\nLabel voor een vergelijking de alternatieven en benoem de te onderzoeken aspecten. Vraag de ondersteunende waarnemingen naast de conclusie. Een taak op basis van bronnen kan genummerde fragmenten aanleveren en vragen om een antwoord dat die labels behoudt.\n\nDe ontwikkelaar noemt taalvermenging en recursieve redeneerlussen als beperkingen van deze preview. Geef de gewenste antwoordtaal aan en houd het verzoek om een eindantwoord expliciet. Als een antwoord blijft ronddraaien zonder het gevraagde resultaat te bereiken, gebruik dan het oorspronkelijke probleem en een beperktere vraag voor de volgende beoordeling in plaats van lengte als bewijs van voltooiing te beschouwen.\n\n### Gebruik de context van de genoemde variant\n\nSelecteer de passages, code en eerdere beslissingen die relevant zijn voor het onmiddellijke probleem. Laat binnen de vermelde context van de gehoste variant ruimte voor het gevraagde antwoord. De gepubliceerde voorbeeldlengte van een modelantwoord is een voorbeeld en geen onafhankelijke harde bovengrens voor elke taak.\n\nDe gedocumenteerde sterke punten en beperkingen van de preview zijn specifiek voor deze editie. Controleer wiskundige resultaten, codevoorstellen en interpretaties aan de hand van het werkelijke bewijsmateriaal van de taak voordat je ze in een andere werkwijze opneemt.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Find the minimum number of boxes\n\nFour indivisible parcels weigh 4, 4, 2 and 2 kg. Each box may hold at most 6 kg, with no limit on parcel count. Find the minimum number of boxes, give a packing assignment and justify why fewer boxes cannot work. Return the final result in English with total weights for every box.A minimum-box count, a parcel assignment and a short lower-bound argument using the total weight and capacity.Check that every parcel is assigned once, each box is within 6 kg and the lower bound matches the proposed packing.qwq-32b-previewQwQ 32B Preview is het experimentele tekstredeneermodel van het Qwen-team voor analytische taken. De ontwikkelaar vermeldt 32,5 miljard parameters en een context van 32.768 tokens; deze gehoste variant vermeldt 32.000 tokens. Geef het een afgebakend probleem en een duidelijke voorwaarde voor een sluitend antwoord.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
QwQ 32B Preview is een experimenteel redeneermodel dat door het Qwen-team is ontwikkeld. De ontwikkelaar vermeldt 32,5 miljard parameters en een context van 32.768 tokens. De genoemde gehoste variant op deze modelkaart vermeldt een contextlengte van 32.000 tokens. De aanduiding Preview houdt deze editie onderscheiden van latere QwQ-releases.
Vermeld de vraag, de aannames en het bewijs dat nodig is om ze te beantwoorden. Voeg voor een wiskundige taak de eenheden en vereiste nauwkeurigheid toe. Vraag het resultaat samen met de verbanden die nodig zijn om het te controleren. Lever voor codewerk de relevante functie, de invoer die het probleem veroorzaakt en het verwachte gedrag aan, en vraag vervolgens een gerichte correctie en een onderscheidende test.
Bepaal wat als een afgerond antwoord telt: een waarde met de bijbehorende aannames, een redenering die een specifieke bewering aantoont of code die aan de gegeven voorbeelden voldoet. Houd het verzoek op dat resultaat gericht, zodat een lange analyse aan een concreet doel kan worden getoetst.
Label voor een vergelijking de alternatieven en benoem de te onderzoeken aspecten. Vraag de ondersteunende waarnemingen naast de conclusie. Een taak op basis van bronnen kan genummerde fragmenten aanleveren en vragen om een antwoord dat die labels behoudt.
De ontwikkelaar noemt taalvermenging en recursieve redeneerlussen als beperkingen van deze preview. Geef de gewenste antwoordtaal aan en houd het verzoek om een eindantwoord expliciet. Als een antwoord blijft ronddraaien zonder het gevraagde resultaat te bereiken, gebruik dan het oorspronkelijke probleem en een beperktere vraag voor de volgende beoordeling in plaats van lengte als bewijs van voltooiing te beschouwen.
Selecteer de passages, code en eerdere beslissingen die relevant zijn voor het onmiddellijke probleem. Laat binnen de vermelde context van de gehoste variant ruimte voor het gevraagde antwoord. De gepubliceerde voorbeeldlengte van een modelantwoord is een voorbeeld en geen onafhankelijke harde bovengrens voor elke taak.
De gedocumenteerde sterke punten en beperkingen van de preview zijn specifiek voor deze editie. Controleer wiskundige resultaten, codevoorstellen en interpretaties aan de hand van het werkelijke bewijsmateriaal van de taak voordat je ze in een andere werkwijze opneemt.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwq-32b-preview | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | 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— |
Veldmessages[].content | Typestring|content_part[]|null | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].tool_call_id | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
Veldmessages[].name | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_content | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
Veldmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmax_completion_tokens | Typeinteger | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Veldstream_options.include_usage | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtemperature | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtop_p | Typenumber | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldstop | Typestring|string[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools | Typefunction_tool[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].type | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldtools[].function.name | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
Veldtools[].function.description | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldtool_choice | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldparallel_tool_calls | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldresponse_format | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning_effort | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldreasoning | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldservice_tier | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldinstructions | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
Veldfunctions | Typefunction[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldfunction_call | Typestring|object | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldprompt_cache_options | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
Veldmodalities | Typestring[] | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
Veldprovider | Typeobject | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
Veldcache_control.ttl | Typestring | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |
Tekst · UTF8-tekst
messages[].content
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametermessages | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
Parameterfile_material | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
Parameteroptional_controls | Contractstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
Parameteroutput_modalities | Contracttext |
Parameterhosted_operations | Contractfalse |
Parametermultimodal_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.
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00058 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00172 / 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}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwq-32b-preview", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\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\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwq-32b-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwq-32b-preview',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson of SSE
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.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[].index | Typeinteger |
Veldchoices[].message.content | Typestring|null |
Veldchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Veldchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Veldchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Veldchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwq-32b-preview
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
qwq-32b-previewQwQ 32B Preview is het experimentele tekstredeneermodel van het Qwen-team voor analytische taken. De ontwikkelaar vermeldt 32,5 miljard parameters en een context van 32.768 tokens; deze gehoste variant vermeldt 32.000 tokens. Geef het een afgebakend probleem en een duidelijke voorwaarde voor een sluitend antwoord.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
QwQ 32B Preview is een experimenteel redeneermodel dat door het Qwen-team is ontwikkeld. De ontwikkelaar vermeldt 32,5 miljard parameters en een context van 32.768 tokens. De genoemde gehoste variant op deze modelkaart vermeldt een contextlengte van 32.000 tokens. De aanduiding Preview houdt deze editie onderscheiden van latere QwQ-releases.
Vermeld de vraag, de aannames en het bewijs dat nodig is om ze te beantwoorden. Voeg voor een wiskundige taak de eenheden en vereiste nauwkeurigheid toe. Vraag het resultaat samen met de verbanden die nodig zijn om het te controleren. Lever voor codewerk de relevante functie, de invoer die het probleem veroorzaakt en het verwachte gedrag aan, en vraag vervolgens een gerichte correctie en een onderscheidende test.
Bepaal wat als een afgerond antwoord telt: een waarde met de bijbehorende aannames, een redenering die een specifieke bewering aantoont of code die aan de gegeven voorbeelden voldoet. Houd het verzoek op dat resultaat gericht, zodat een lange analyse aan een concreet doel kan worden getoetst.
Label voor een vergelijking de alternatieven en benoem de te onderzoeken aspecten. Vraag de ondersteunende waarnemingen naast de conclusie. Een taak op basis van bronnen kan genummerde fragmenten aanleveren en vragen om een antwoord dat die labels behoudt.
De ontwikkelaar noemt taalvermenging en recursieve redeneerlussen als beperkingen van deze preview. Geef de gewenste antwoordtaal aan en houd het verzoek om een eindantwoord expliciet. Als een antwoord blijft ronddraaien zonder het gevraagde resultaat te bereiken, gebruik dan het oorspronkelijke probleem en een beperktere vraag voor de volgende beoordeling in plaats van lengte als bewijs van voltooiing te beschouwen.
Selecteer de passages, code en eerdere beslissingen die relevant zijn voor het onmiddellijke probleem. Laat binnen de vermelde context van de gehoste variant ruimte voor het gevraagde antwoord. De gepubliceerde voorbeeldlengte van een modelantwoord is een voorbeeld en geen onafhankelijke harde bovengrens voor elke taak.
De gedocumenteerde sterke punten en beperkingen van de preview zijn specifiek voor deze editie. Controleer wiskundige resultaten, codevoorstellen en interpretaties aan de hand van het werkelijke bewijsmateriaal van de taak voordat je ze in een andere werkwijze opneemt.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwq-32b-preview | Standaard— |
Veldmessages | Typemessage[] | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmessages[].role | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
Veldmessages[].content | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
Tekst · UTF-8-tekst
messages[].content als tekenreeks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext |
Parametertext_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
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0.00058 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0.00172 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "qwq-32b-preview",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwq-32b-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwq-32b-preview', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON of SSE
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.
Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldid | Typestring |
Veldmodel | Typestring |
Veldcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Veldstop_reason | Typestring|null |
Veldusage | Typeobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwq-32b-preview
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Find the minimum number of boxes\n\nFour indivisible parcels weigh 4, 4, 2 and 2 kg. Each box may hold at most 6 kg, with no limit on parcel count. Find the minimum number of boxes, give a packing assignment and justify why fewer boxes cannot work. Return the final result in English with total weights for every box.A minimum-box count, a parcel assignment and a short lower-bound argument using the total weight and capacity.Check that every parcel is assigned once, each box is within 6 kg and the lower bound matches the proposed packing.