Source: https://ailoot.ai/models/nl/qwen-qwen-2-5-7b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/nl/qwen-qwen-2-5-7b-instruct/
Language: nl

# Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/nl/qwen-qwen-2-5-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/nl/qwen-qwen-2-5-7b-instruct/facts.json)

## [Qwen: Qwen2.5 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/nl/qwen-qwen-2-5-7b-instruct/)

Qwen2.5-7B-Instruct is Qwens compacte, op instructies afgestemde tekstmodel voor meertalig schrijven, programmeren, wiskunde en gestructureerde gegevens. De producent documenteert tot 131.072 contexttokens met de langcontextconfiguratie en generatie tot 8.192 tokens.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl/qwen-qwen-2-5-7b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl/qwen-qwen-2-5-7b-instruct/#method-1)

Over het model

Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.

Qwen2.5-7B-Instruct is het op instructies afgestemde 7B-tekstmodel in de algemene taalmodelfamilie Qwen2.5. Qwen benadrukt programmeren en wiskunde, instructies volgen, lange teksten schrijven, tabelbegrip en gestructureerde uitvoer, vooral JSON. Het is een dense decoder-only model met in totaal 7,61 miljard parameters, waaronder 6,53 miljard niet-embeddingparameters. Het accepteert tekstgesprekken en genereert tekst. Een bruikbare opdracht kan vragen om aangeleverde informatie om te zetten in een duidelijke uitleg, een gestructureerd record, een herziene tekst of een voorgesteld programma.

Het model ondersteunt meer dan 29 talen, waaronder Chinees, Engels, Frans, Spaans, Portugees, Duits, Italiaans, Russisch, Japans, Koreaans, Vietnamees, Thai en Arabisch. De producent benadrukt ook robuustheid bij uiteenlopende systeemprompts, wat helpt een gespreksrol en bijbehorende voorwaarden te definiëren. Geef rol, publiek, terminologie en uitvoertaal rechtstreeks aan. Een bewerkingsverzoek kan bijvoorbeeld een technische passage leveren, de bedoelde lezer aangeven en vragen om een kortere uitleg die genoemde termen en voorwaarden behoudt. De op instructies afgestemde editie is het gespreksmodel en verschilt van het overeenkomstige voorgetrainde basismodel.

Begrip van gestructureerde gegevens en JSON-generatie zijn centrale verbeteringen in Qwen2.5. Behoud bij het extraheren of omzetten van een tabel de koppen en eenheden en leg uit welke rijen of relaties belangrijk zijn. Definieer de gewenste sleutels, waardetypen en omgang met ontbrekende informatie in plaats van alleen een algemene samenvatting te vragen. Een voorbeeldopdracht kan een lijst problemen leveren en vragen om één object per probleem met de bronidentificatie, categorie en een korte uitleg. Zo’n resultaat blijft gegenereerde tekst: de structuur en waarden aan de invoer toetsen hoort bij het gebruik in een verdere werkstroom.

De exacte kaart beschrijft een volledige contextlengte van 131.072 tokens en generatie tot 8.192 tokens. De meegeleverde configuratie staat op 32.768 contexttokens; voor langer materiaal wordt de gedocumenteerde YaRN-configuratie gebruikt. De producent waarschuwt dat statische schaling de prestaties bij kortere invoer kan beïnvloeden en beveelt aan deze toe te voegen wanneer verwerking met lange context nodig is. Houd de invoer en het gevraagde antwoord binnen de relevante geconfigureerde ruimte. Behoud voor een lang rapport de sectietitels, geef voorrang aan passages die met de vraag samenhangen en vraag om de benodigde uitvoerlengte, in plaats van het grotere contextgetal als reden te zien om ongerelateerd materiaal toe te voegen.

De officiële snelstart gebruikt systeem- en gebruikersberichten met de chattemplate van het model en decodeert vervolgens de gegenereerde voortzetting. Bereid codewerk voor met de relevante broncode, taal, het verwachte gedrag en de beperkingen. Bereid een wiskundige vraag voor met de gegevens en het resultaatformaat. De gedocumenteerde verbeteringen van het algemene model op deze gebieden maken het niet tot de afzonderlijk getrainde Qwen2.5-Coder- of Qwen2.5-Math-editie. Een voorbeeldopdracht voor code kan vragen om uitleg van een functie, een voorgestelde correctie en waarom die aan de opgegeven voorwaarden voldoet; uitvoering en verificatie blijven afzonderlijke stappen.

Qwens releasedocumentatie beschrijft ook toolaanroepen en een toolbewuste chattemplate, met compatibiliteit met Qwen-Agent. Definieer de beschikbare tools en hun argumenten, geef het doel aan en lever teruggegeven resultaten aan die het model moet interpreteren. Een documentassistent kan relevante informatie opvragen voordat hij een eindantwoord samenstelt, terwijl een codeassistent kan redeneren over de uitvoer van een controle die de toepassing heeft uitgevoerd. Het bruikbare resultaat is dan een antwoord dat aan het aangeleverde bewijs en het gewenste formaat is gekoppeld. Dit is een tekstmodelprofiel; visuele, audio- en videogeneratiemogelijkheden van andere Qwen-modellen staan hiervan los.

Praktische taak

### Praktische taak

Technisch voorbeeld in het Engels

```
Transform a table with units preserved

From this text table, report total units and rows needing follow-up: item | ordered units | received units; pens | 40 | 35; folders | 20 | 20; clips | 100 | unknown. Produce a table with item, missing units and source values, then totals that separate known quantities from unknowns. Do not treat unknown as zero.
```

#### Verwacht resultaat

```
A transformed table, known ordered/received totals and a note explaining which shortage remains undetermined.
```

#### Resultaat controleren

```
Pens show a shortage of 5, folders 0, and clips unknown; totals do not silently count unknown received units as zero.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`

[`qwen/qwen-2.5-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen-2.5-7b-instruct`

### Aan de slag

Qwen2.5-7B-Instruct is Qwens compacte, op instructies afgestemde tekstmodel voor meertalig schrijven, programmeren, wiskunde en gestructureerde gegevens. De producent documenteert tot 131.072 contexttokens met de langcontextconfiguratie en generatie tot 8.192 tokens.

Toegestane invoer

Tekst

Resultaten

Tekst

### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Invoertypen

`text`

Uitvoertypen

`text`

Uitvoerformaat

json of SSE

| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen/qwen-2.5-7b-instruct | Standaard— |
| Veld`messages` | Type`message[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimumaantal items: 1 | Standaard— |
| Veld`messages[].role` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorbeelden: system, user, assistant, tool, function Voorwaarden: Deze rollen worden expliciet weergegeven door compatibiliteitstypen in de broncode; de exacte rollenverzameling van het model blijft modelspecifiek. Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
| Veld`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
| Veld`messages[].tool_call_id` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: role=tool; gebruik het werkelijk teruggegeven ID | Standaard— |
| Veld`messages[].name` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
| Veld`messages[].reasoning_content` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Geldt wanneer: Stuur de werkelijk teruggegeven redeneringen terug wanneer dit model ze gebruikt | Standaard— |
| Veld`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`max_tokens` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`max_completion_tokens` | Type`integer` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Minimum: 1 Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`stream` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |
| Veld`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`temperature` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`top_p` | Type`number` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`stop` | Type`string\|string[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`tools` | Type`function_tool[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`tools[].type` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten function Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`tools[].function.name` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten Geldt wanneer: functietool opgegeven | Standaard— |
| Veld`tools[].function.description` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
| Veld`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaard— |
| Veld`tool_choice` | Type`string\|object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`response_format` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`reasoning_effort` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`reasoning` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`service_tier` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`instructions` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Compatibiliteitsveld | Standaard— |
| Veld`functions` | Type`function[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`function_call` | Type`string\|object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`prompt_cache_options` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Afhankelijk van het model | Standaard— |
| Veld`modalities` | Type`string[]` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten text | Standaard— |
| Veld`provider` | Type`object` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: provider.options wordt op deze Ultra-tekstroute geweigerd | Standaard— |
| Veld`cache_control.ttl` | Type`string` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: 1h wordt op de daadwerkelijke locaties voor promptcaching geweigerd | Standaard— |

Combinaties van invoermaterialen

**Tekst** · UTF8-tekst

`messages[].content`

Methodeparameters en levenscyclus

| Parameter | Contract |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Contractapplication/json |
| Parameter`required` | Contractmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Contracttext |
| Parameter`messages` | Contractberichtenarray met de structuur role/content |
| Parameter`file_material` | Contractwerkelijk UTF-8-document ingevoegd als letterlijke tekst; er wordt geen bestands-ID afgeleid |
| Parameter`optional_controls` | Contractstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Contractmodelspecifiek; functietools van de gebruiker verschillen van gehoste tools |
| Parameter`output_modalities` | Contracttext |
| Parameter`hosted_operations` | Contractfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Contractnull |

Levenscyclus: `synchronous_or_streamed`

Stuur het exacte model-ID mee met messages.

Contextlengte is geen uitvoerlimiet.

Een tekstbestand kan letterlijke tekst aanleveren; beeld-, audio- en bestandsobjectinvoer vereisen een exacte koppeling.

### Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus

Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd

Flexmodus

Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd

Maximale redeneerinspanning

Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt

#### Ailoot-tarieven

#### Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens **$0.0002** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.0004** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens **$0.0002** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.0004** / 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/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": "qwen/qwen-2.5-7b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen-2.5-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen-2.5-7b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Resultaten ophalen en opslaan

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json of SSE

##### Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar elke keuze en de bijbehorende inhoud, toolaanroepen en redeneringen. Voeg in SSE delta’s samen per keuze-/toolindex en bewaar de uiteindelijke reden van beëindiging en de verbruiksgegevens.

##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden

| Veld | Type |
| --- | --- |
| Veld`choices[].index` | Typeinteger |
| Veld`choices[].message.content` | Typestring\|null |
| Veld`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] |
| Veld`choices[].message.reasoning_content` | Typestring |
| Veld`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array |
| Veld`choices[].finish_reason` | Typestring\|null |
| Veld`usage` | Typeobject |

Fouten en vervolgstappen

| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
| --- | --- | --- |
| Antwoord400 · `invalid_request_error` | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |

### Aliasnamen

#### Modelaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen-2.5-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&fmt=chat)

#### Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

#### Gerelateerde aanroeper-ID’s

[`qwen/qwen-2.5-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`

[`qwen/qwen-2.5-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen-2.5-7b-instruct`

### Aan de slag

Qwen2.5-7B-Instruct is Qwens compacte, op instructies afgestemde tekstmodel voor meertalig schrijven, programmeren, wiskunde en gestructureerde gegevens. De producent documenteert tot 131.072 contexttokens met de langcontextconfiguratie en generatie tot 8.192 tokens.

Toegestane invoer

Tekst

Resultaten

json · sse

### Beschikbaar in Ailoot · invoer en methoden

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Invoertypen

`text`

Uitvoertypen

`json`, `sse`

Uitvoerformaat

JSON of SSE

| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Veld`model` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen/qwen-2.5-7b-instruct | Standaard— |
| Veld`messages` | Type`message[]` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
| Veld`messages[].role` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten user, assistant | Standaard— |
| Veld`messages[].content` | Type`string` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
| Veld`max_tokens` | Type`integer` | VereisteVereist | Waarden en limieten | Standaard— |
| Veld`stream` | Type`boolean` | VereisteOptioneel | Waarden en limieten | Standaardfalse |

Combinaties van invoermaterialen

**Tekst** · UTF-8-tekst

`messages[].content als tekenreeks`

Methodeparameters en levenscyclus

| Parameter | Contract |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Contractapplication/json |
| Parameter`required` | Contractmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Contractstream |
| Parameter`material_types` | Contracttext |
| Parameter`text_file_material` | ContractLees het werkelijke UTF-8-document en plaats de tekst ervan in de aangegeven invoer of in de inhoudstekenreeks van een bericht. |

Levenscyclus: `synchronous_or_streamed`

### Tarieven

Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.

Snelle modus

Standaardtarief Wanneer de snelle modus is geselecteerd

Flexmodus

Standaardtarief Wanneer de modus flex is geselecteerd

Maximale redeneerinspanning

Standaardtarief Wanneer bij maximale redeneerinspanning de default-aanpassing wordt gebruikt

#### Ailoot-tarieven

#### Prijzen per configuratie

Koppel elke kostenpost aan de getoonde voorwaarden. Gebruik één tarief voor elke groep alternatieve configuraties.

| Configuratie | Tariefstaffel | Contexttokens, meer dan | Contexttokens, tot en met | Kosten |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Contexttokens, meer dan— | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens **$0.0002** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.0004** / 1K tokens Invoer · Cache lezen **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven **$0** / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur **—** / 1K tokens |
| ConfiguratieNiveau 1 voor aanvraaglengte | Tariefstaffel— | Contexttokens, meer dan0 | Contexttokens, tot en metGeen bovengrens | Kosten Invoer · Invoertokens **$0.0002** / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens **$0.0004** / 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/billing/reserve/)

### Voorbeeldverzoeken

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Volledige minimale JSON-bodycurl · gebruik je UTF-8-documentPython · sla het volledige resultaat op

```json
{
  "model": "qwen/qwen-2.5-7b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen-2.5-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen-2.5-7b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Resultaten ophalen en opslaan

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON of SSE

##### Alle voltooide resultaten bewaren

Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.

Bewaar alle inhoudsblokken, handtekeningen van redeneringen en werkelijke toolgebruik-ID’s. Voeg alle SSE-blokdelta’s samen; het eerste tekstblok is niet de volledige uitvoer.

##### Als het oorspronkelijke antwoord moet worden gecontroleerd

Bewaar aanvraag-/antwoord-ID’s en headers. Er wordt geen algemene URL meegeleverd om teksttaken op te halen.

Antwoordvelden

| Veld | Type |
| --- | --- |
| Veld`id` | Typestring |
| Veld`model` | Typestring |
| Veld`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Veld`stop_reason` | Typestring\|null |
| Veld`usage` | Typeobject |

Fouten en vervolgstappen

| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
| --- | --- | --- |
| Antwoord400 · `invalid_request_error` | VoorwaardeVerplichte velden, de materiaalrepresentatie of een parameterwaarde zijn ongeldig | Volgende stapCorrigeer de aangegeven velden vóór een nieuwe aanmaakaanvraag. |

### Aliasnamen

#### Modelaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen-2.5-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&fmt=messages)

#### Aliasnamen voor methodepaden

Gebruik de hierboven getoonde methodepaden.

#### Gerelateerde aanroeper-ID’s

[`qwen/qwen-2.5-7b-instruct`](https://ailoot.ai/models/nl/#m=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-7b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen2.5 7B Instruct

Welke invoer en resultaten zijn beschikbaar?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Welke velden gebruikt het verzoek?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Welke limieten gelden?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen-2.5-7b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

Verbind Ailoot met Claude Code, OpenCode, Hermes of je eigen applicatie.

## Het bedrijf en zijn projectenportefeuille

Het bedrijf en zijn projectenportefeuille: miljoenen klanten; maandelijkse verkopen in de miljarden.

## Koop tokens met korting.

Abonnementsvoordeel voor regelmatig gebruik. Promotiecodes geven tot 50% korting op tokens.

Abonnement

Kies een abonnement met korting voor je terugkerende verzoeken.

Promotiecode tot 50%

Vul de code bij aankoop in. De prijs wordt volgens de lopende actie herberekend.

Kosten in de geschiedenis

Model, tokens en bedrag worden per verzoek bewaard.

[Kies een abonnement](https://ailoot.ai/docs/nl/billing/subscriptions/) · [Bekijk modelprijzen](https://ailoot.ai/models/nl/)

## 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)

## 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.
