QVQ-Plus is de Plus-lijn van Qwens QVQ-modellen voor visueel redeneren. De fabrikant benadrukt wiskunde, programmeren, visuele analyse, creatief werk en algemene taken waarbij visueel bewijsmateriaal een rol speelt. Het accepteert tekst, afbeeldingen en video en geeft tekst terug, waaronder een redeneerproces en een antwoord. De naam Plus is een familieaanduiding en vervangt geen vaste QVQ-Max-snapshot of model voor het genereren van afbeeldingen.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt 131.072 tokens, met maximaal 106.496 tokens invoer en maximaal 8.192 tokens uitvoer. Houd deze limieten uit elkaar bij het plannen van een verzoek. Neem de schriftelijke taak, relevant visueel materiaal en de benodigde gespreksgeschiedenis op en laat vervolgens ruimte voor de uitleg en het eindantwoord. De bijdrage van een schermafbeelding of video wordt bepaald door de verwerkte representatie ervan; alleen het aantal getypte tekens is dus geen afdoende maat voor de volledige invoer.
De fabrikant beschrijft QVQ als een combinatie van visuele invoer, redeneren en een tekstantwoord. De gedocumenteerde QVQ-dienst werkt met streaming. Een toepassing moet tussentijdse redeneringen onderscheiden van de fragmenten van het eindantwoord en de tekst samenvoegen voordat deze als een afgeronde uitleg wordt gepresenteerd. Ook een gevraagd beknopt antwoord kan op een intern redeneerproces volgen; vragen om bondigheid maakt van het model geen afzonderlijke editie zonder denkproces.
Geef bij een grafiek of tabel aan welke vergelijking nodig is en zorg voor leesbare labels, eenheden en koppen. Vraag bijvoorbeeld of twee weergegeven reeksen binnen een gekozen bereik uit elkaar lopen en vervolgens welke zichtbare waarnemingen die conclusie ondersteunen. Als het antwoord getalswaarden nodig heeft, zorg dan dat die in de bron staan en vraag het model onzekerheid te benoemen wanneer slechts een benaderende visuele aflezing mogelijk is. Bewaar de oorspronkelijke afbeelding zodat het resultaat aan het bewijsmateriaal kan worden getoetst.
Omschrijf bij een document of schermafbeelding van een interface het doel van de gebruiker en het deel van het materiaal dat moet worden geanalyseerd. Een bruikbaar verzoek kan vragen welke zichtbare velden nodig zijn voor een bepaalde werkstroom, hoe de pagina is opgebouwd of wat de verbindingslijnen in het diagram betekenen. Lever voor een visuele programmeertaak de schermafbeelding en schriftelijke eisen aan en vraag vervolgens om een tekstuele uitleg of voorgestelde implementatie die aansluit bij de zichtbare structuur. Onderscheid waarneembare eigenschappen van eigenschappen die afhangen van verborgen gedrag van de toepassing.
Benoem bij video de gebeurtenis, reeks of relatie die moet worden uitgelegd. Behoud het relevante fragment en lever leesbare stilstaande beelden aan wanneer kleine details van belang zijn. Geef meerdere invoerbronnen een label en leg hun volgorde uit, zodat een vergelijking niet wordt verward met losstaande scènes. Het resultaat is een tekstuele beschrijving van het materiaal en een conclusie over de gestelde vraag; het bewerkt de bron niet zelf, maakt geen nieuwe clip en verifieert niets buiten de waarneming.
De Plus-modelkaart van de fabrikant vermeldt geen functieaanroepen, zoeken op het web of afgedwongen gestructureerde uitvoer. Orden het tekstantwoord met duidelijke koppen, een vergelijkingstabel of een lijst waarnemingen en valideer ieder resultaat dat machineleesbaar lijkt voordat een toepassing het gebruikt. Volgens de chatreferentie hebben systeemberichten geen effect bij QVQ-modellen; zet instructies voor rol, taak en opmaak daarom in het gebruikersbericht. Behoud de gedocumenteerde standaardinstellingen voor QVQ-sampling in plaats van een temperatuurinstelling of recept voor tokenselectie uit een andere Qwen-familie over te nemen.
Vraag voor een bruikbaar analyseresultaat om de waargenomen feiten, de uitleg en een duidelijk aangeduid eindantwoord. Controleer berekeningen aan de hand van zichtbare getallen, labels en eenheden, en controleer een documentinterpretatie aan de hand van het brongedeelte waarnaar deze verwijst. Bewaar de gekozen Plus-versie en het invoermateriaal bij het resultaat wanneer een casus opnieuw moet worden bekeken. Houd een beredeneerd voorstel gescheiden van een eventuele vervolghandeling: een toepassing of persoon moet de gevraagde toolhandeling nog uitvoeren en het resultaat daarvan teruggeven. Dit model levert visuele redeneringen en tekst, waarbij het oorspronkelijke materiaal behouden blijft als basis voor controle.
", "aboutText": "QVQ-Plus is de Plus-lijn van Qwens QVQ-modellen voor visueel redeneren. De fabrikant benadrukt wiskunde, programmeren, visuele analyse, creatief werk en algemene taken waarbij visueel bewijsmateriaal een rol speelt. Het accepteert tekst, afbeeldingen en video en geeft tekst terug, waaronder een redeneerproces en een antwoord. De naam Plus is een familieaanduiding en vervangt geen vaste QVQ-Max-snapshot of model voor het genereren van afbeeldingen.\n\nHet gedocumenteerde contextvenster bedraagt 131.072 tokens, met maximaal 106.496 tokens invoer en maximaal 8.192 tokens uitvoer. Houd deze limieten uit elkaar bij het plannen van een verzoek. Neem de schriftelijke taak, relevant visueel materiaal en de benodigde gespreksgeschiedenis op en laat vervolgens ruimte voor de uitleg en het eindantwoord. De bijdrage van een schermafbeelding of video wordt bepaald door de verwerkte representatie ervan; alleen het aantal getypte tekens is dus geen afdoende maat voor de volledige invoer.\n\nDe fabrikant beschrijft QVQ als een combinatie van visuele invoer, redeneren en een tekstantwoord. De gedocumenteerde QVQ-dienst werkt met streaming. Een toepassing moet tussentijdse redeneringen onderscheiden van de fragmenten van het eindantwoord en de tekst samenvoegen voordat deze als een afgeronde uitleg wordt gepresenteerd. Ook een gevraagd beknopt antwoord kan op een intern redeneerproces volgen; vragen om bondigheid maakt van het model geen afzonderlijke editie zonder denkproces.\n\nGeef bij een grafiek of tabel aan welke vergelijking nodig is en zorg voor leesbare labels, eenheden en koppen. Vraag bijvoorbeeld of twee weergegeven reeksen binnen een gekozen bereik uit elkaar lopen en vervolgens welke zichtbare waarnemingen die conclusie ondersteunen. Als het antwoord getalswaarden nodig heeft, zorg dan dat die in de bron staan en vraag het model onzekerheid te benoemen wanneer slechts een benaderende visuele aflezing mogelijk is. Bewaar de oorspronkelijke afbeelding zodat het resultaat aan het bewijsmateriaal kan worden getoetst.\n\nOmschrijf bij een document of schermafbeelding van een interface het doel van de gebruiker en het deel van het materiaal dat moet worden geanalyseerd. Een bruikbaar verzoek kan vragen welke zichtbare velden nodig zijn voor een bepaalde werkstroom, hoe de pagina is opgebouwd of wat de verbindingslijnen in het diagram betekenen. Lever voor een visuele programmeertaak de schermafbeelding en schriftelijke eisen aan en vraag vervolgens om een tekstuele uitleg of voorgestelde implementatie die aansluit bij de zichtbare structuur. Onderscheid waarneembare eigenschappen van eigenschappen die afhangen van verborgen gedrag van de toepassing.\n\nBenoem bij video de gebeurtenis, reeks of relatie die moet worden uitgelegd. Behoud het relevante fragment en lever leesbare stilstaande beelden aan wanneer kleine details van belang zijn. Geef meerdere invoerbronnen een label en leg hun volgorde uit, zodat een vergelijking niet wordt verward met losstaande scènes. Het resultaat is een tekstuele beschrijving van het materiaal en een conclusie over de gestelde vraag; het bewerkt de bron niet zelf, maakt geen nieuwe clip en verifieert niets buiten de waarneming.\n\nDe Plus-modelkaart van de fabrikant vermeldt geen functieaanroepen, zoeken op het web of afgedwongen gestructureerde uitvoer. Orden het tekstantwoord met duidelijke koppen, een vergelijkingstabel of een lijst waarnemingen en valideer ieder resultaat dat machineleesbaar lijkt voordat een toepassing het gebruikt. Volgens de chatreferentie hebben systeemberichten geen effect bij QVQ-modellen; zet instructies voor rol, taak en opmaak daarom in het gebruikersbericht. Behoud de gedocumenteerde standaardinstellingen voor QVQ-sampling in plaats van een temperatuurinstelling of recept voor tokenselectie uit een andere Qwen-familie over te nemen.\n\nVraag voor een bruikbaar analyseresultaat om de waargenomen feiten, de uitleg en een duidelijk aangeduid eindantwoord. Controleer berekeningen aan de hand van zichtbare getallen, labels en eenheden, en controleer een documentinterpretatie aan de hand van het brongedeelte waarnaar deze verwijst. Bewaar de gekozen Plus-versie en het invoermateriaal bij het resultaat wanneer een casus opnieuw moet worden bekeken. Houd een beredeneerd voorstel gescheiden van een eventuele vervolghandeling: een toepassing of persoon moet de gevraagde toolhandeling nog uitvoeren en het resultaat daarvan teruggeven. Dit model levert visuele redeneringen en tekst, waarbij het oorspronkelijke materiaal behouden blijft als basis voor controle.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisch voorbeeld in het Engels
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.qvq-plusQVQ-Plus combineert een tekstvraag met afbeeldingen of video om een beredeneerd tekstantwoord te geven. Gebruik het voor visuele wiskunde, analyse van grafieken en documenten, of vragen waarvan de conclusie afhangt van meerdere zichtbare details; de Plus-lijn behoudt haar eigen identiteit.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
QVQ-Plus is de Plus-lijn van Qwens QVQ-modellen voor visueel redeneren. De fabrikant benadrukt wiskunde, programmeren, visuele analyse, creatief werk en algemene taken waarbij visueel bewijsmateriaal een rol speelt. Het accepteert tekst, afbeeldingen en video en geeft tekst terug, waaronder een redeneerproces en een antwoord. De naam Plus is een familieaanduiding en vervangt geen vaste QVQ-Max-snapshot of model voor het genereren van afbeeldingen.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt 131.072 tokens, met maximaal 106.496 tokens invoer en maximaal 8.192 tokens uitvoer. Houd deze limieten uit elkaar bij het plannen van een verzoek. Neem de schriftelijke taak, relevant visueel materiaal en de benodigde gespreksgeschiedenis op en laat vervolgens ruimte voor de uitleg en het eindantwoord. De bijdrage van een schermafbeelding of video wordt bepaald door de verwerkte representatie ervan; alleen het aantal getypte tekens is dus geen afdoende maat voor de volledige invoer.
De fabrikant beschrijft QVQ als een combinatie van visuele invoer, redeneren en een tekstantwoord. De gedocumenteerde QVQ-dienst werkt met streaming. Een toepassing moet tussentijdse redeneringen onderscheiden van de fragmenten van het eindantwoord en de tekst samenvoegen voordat deze als een afgeronde uitleg wordt gepresenteerd. Ook een gevraagd beknopt antwoord kan op een intern redeneerproces volgen; vragen om bondigheid maakt van het model geen afzonderlijke editie zonder denkproces.
Geef bij een grafiek of tabel aan welke vergelijking nodig is en zorg voor leesbare labels, eenheden en koppen. Vraag bijvoorbeeld of twee weergegeven reeksen binnen een gekozen bereik uit elkaar lopen en vervolgens welke zichtbare waarnemingen die conclusie ondersteunen. Als het antwoord getalswaarden nodig heeft, zorg dan dat die in de bron staan en vraag het model onzekerheid te benoemen wanneer slechts een benaderende visuele aflezing mogelijk is. Bewaar de oorspronkelijke afbeelding zodat het resultaat aan het bewijsmateriaal kan worden getoetst.
Omschrijf bij een document of schermafbeelding van een interface het doel van de gebruiker en het deel van het materiaal dat moet worden geanalyseerd. Een bruikbaar verzoek kan vragen welke zichtbare velden nodig zijn voor een bepaalde werkstroom, hoe de pagina is opgebouwd of wat de verbindingslijnen in het diagram betekenen. Lever voor een visuele programmeertaak de schermafbeelding en schriftelijke eisen aan en vraag vervolgens om een tekstuele uitleg of voorgestelde implementatie die aansluit bij de zichtbare structuur. Onderscheid waarneembare eigenschappen van eigenschappen die afhangen van verborgen gedrag van de toepassing.
Benoem bij video de gebeurtenis, reeks of relatie die moet worden uitgelegd. Behoud het relevante fragment en lever leesbare stilstaande beelden aan wanneer kleine details van belang zijn. Geef meerdere invoerbronnen een label en leg hun volgorde uit, zodat een vergelijking niet wordt verward met losstaande scènes. Het resultaat is een tekstuele beschrijving van het materiaal en een conclusie over de gestelde vraag; het bewerkt de bron niet zelf, maakt geen nieuwe clip en verifieert niets buiten de waarneming.
De Plus-modelkaart van de fabrikant vermeldt geen functieaanroepen, zoeken op het web of afgedwongen gestructureerde uitvoer. Orden het tekstantwoord met duidelijke koppen, een vergelijkingstabel of een lijst waarnemingen en valideer ieder resultaat dat machineleesbaar lijkt voordat een toepassing het gebruikt. Volgens de chatreferentie hebben systeemberichten geen effect bij QVQ-modellen; zet instructies voor rol, taak en opmaak daarom in het gebruikersbericht. Behoud de gedocumenteerde standaardinstellingen voor QVQ-sampling in plaats van een temperatuurinstelling of recept voor tokenselectie uit een andere Qwen-familie over te nemen.
Vraag voor een bruikbaar analyseresultaat om de waargenomen feiten, de uitleg en een duidelijk aangeduid eindantwoord. Controleer berekeningen aan de hand van zichtbare getallen, labels en eenheden, en controleer een documentinterpretatie aan de hand van het brongedeelte waarnaar deze verwijst. Bewaar de gekozen Plus-versie en het invoermateriaal bij het resultaat wanneer een casus opnieuw moet worden bekeken. Houd een beredeneerd voorstel gescheiden van een eventuele vervolghandeling: een toepassing of persoon moet de gevraagde toolhandeling nog uitvoeren en het resultaat daarvan teruggeven. Dit model levert visuele redeneringen en tekst, waarbij het oorspronkelijke materiaal behouden blijft als basis voor controle.
POST /v1/chat/completionstexttext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qvq-plus | 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 $0.00144 / 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": "qvq-plus", "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='qvq-plus',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='qvq-plus',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 qvq-plus
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
qvq-plusQVQ-Plus combineert een tekstvraag met afbeeldingen of video om een beredeneerd tekstantwoord te geven. Gebruik het voor visuele wiskunde, analyse van grafieken en documenten, of vragen waarvan de conclusie afhangt van meerdere zichtbare details; de Plus-lijn behoudt haar eigen identiteit.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
QVQ-Plus is de Plus-lijn van Qwens QVQ-modellen voor visueel redeneren. De fabrikant benadrukt wiskunde, programmeren, visuele analyse, creatief werk en algemene taken waarbij visueel bewijsmateriaal een rol speelt. Het accepteert tekst, afbeeldingen en video en geeft tekst terug, waaronder een redeneerproces en een antwoord. De naam Plus is een familieaanduiding en vervangt geen vaste QVQ-Max-snapshot of model voor het genereren van afbeeldingen.
Het gedocumenteerde contextvenster bedraagt 131.072 tokens, met maximaal 106.496 tokens invoer en maximaal 8.192 tokens uitvoer. Houd deze limieten uit elkaar bij het plannen van een verzoek. Neem de schriftelijke taak, relevant visueel materiaal en de benodigde gespreksgeschiedenis op en laat vervolgens ruimte voor de uitleg en het eindantwoord. De bijdrage van een schermafbeelding of video wordt bepaald door de verwerkte representatie ervan; alleen het aantal getypte tekens is dus geen afdoende maat voor de volledige invoer.
De fabrikant beschrijft QVQ als een combinatie van visuele invoer, redeneren en een tekstantwoord. De gedocumenteerde QVQ-dienst werkt met streaming. Een toepassing moet tussentijdse redeneringen onderscheiden van de fragmenten van het eindantwoord en de tekst samenvoegen voordat deze als een afgeronde uitleg wordt gepresenteerd. Ook een gevraagd beknopt antwoord kan op een intern redeneerproces volgen; vragen om bondigheid maakt van het model geen afzonderlijke editie zonder denkproces.
Geef bij een grafiek of tabel aan welke vergelijking nodig is en zorg voor leesbare labels, eenheden en koppen. Vraag bijvoorbeeld of twee weergegeven reeksen binnen een gekozen bereik uit elkaar lopen en vervolgens welke zichtbare waarnemingen die conclusie ondersteunen. Als het antwoord getalswaarden nodig heeft, zorg dan dat die in de bron staan en vraag het model onzekerheid te benoemen wanneer slechts een benaderende visuele aflezing mogelijk is. Bewaar de oorspronkelijke afbeelding zodat het resultaat aan het bewijsmateriaal kan worden getoetst.
Omschrijf bij een document of schermafbeelding van een interface het doel van de gebruiker en het deel van het materiaal dat moet worden geanalyseerd. Een bruikbaar verzoek kan vragen welke zichtbare velden nodig zijn voor een bepaalde werkstroom, hoe de pagina is opgebouwd of wat de verbindingslijnen in het diagram betekenen. Lever voor een visuele programmeertaak de schermafbeelding en schriftelijke eisen aan en vraag vervolgens om een tekstuele uitleg of voorgestelde implementatie die aansluit bij de zichtbare structuur. Onderscheid waarneembare eigenschappen van eigenschappen die afhangen van verborgen gedrag van de toepassing.
Benoem bij video de gebeurtenis, reeks of relatie die moet worden uitgelegd. Behoud het relevante fragment en lever leesbare stilstaande beelden aan wanneer kleine details van belang zijn. Geef meerdere invoerbronnen een label en leg hun volgorde uit, zodat een vergelijking niet wordt verward met losstaande scènes. Het resultaat is een tekstuele beschrijving van het materiaal en een conclusie over de gestelde vraag; het bewerkt de bron niet zelf, maakt geen nieuwe clip en verifieert niets buiten de waarneming.
De Plus-modelkaart van de fabrikant vermeldt geen functieaanroepen, zoeken op het web of afgedwongen gestructureerde uitvoer. Orden het tekstantwoord met duidelijke koppen, een vergelijkingstabel of een lijst waarnemingen en valideer ieder resultaat dat machineleesbaar lijkt voordat een toepassing het gebruikt. Volgens de chatreferentie hebben systeemberichten geen effect bij QVQ-modellen; zet instructies voor rol, taak en opmaak daarom in het gebruikersbericht. Behoud de gedocumenteerde standaardinstellingen voor QVQ-sampling in plaats van een temperatuurinstelling of recept voor tokenselectie uit een andere Qwen-familie over te nemen.
Vraag voor een bruikbaar analyseresultaat om de waargenomen feiten, de uitleg en een duidelijk aangeduid eindantwoord. Controleer berekeningen aan de hand van zichtbare getallen, labels en eenheden, en controleer een documentinterpretatie aan de hand van het brongedeelte waarnaar deze verwijst. Bewaar de gekozen Plus-versie en het invoermateriaal bij het resultaat wanneer een casus opnieuw moet worden bekeken. Houd een beredeneerd voorstel gescheiden van een eventuele vervolghandeling: een toepassing of persoon moet de gevraagde toolhandeling nog uitvoeren en het resultaat daarvan teruggeven. Dit model levert visuele redeneringen en tekst, waarbij het oorspronkelijke materiaal behouden blijft als basis voor controle.
POST /v1/messagestextjson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qvq-plus | 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 $0.00144 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
{\n "model": "qvq-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qvq-plus', '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': 'qvq-plus', '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 qvq-plus
Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.
Technisch voorbeeld in het Engels
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.