Qwen2-VL-2B-Instruct is het op instructies afgestemde 2B-vision-language-model van Qwen voor vragen met afbeeldingen en tekst. De producent beschrijft de verwerking van afbeeldingen met verschillende resoluties en beeldverhoudingen en het begrijpen van tekst in meerdere talen binnen beelden. Het gegenereerde resultaat is een schriftelijk antwoord op het aangeleverde beeldmateriaal en de vraag. De fabrikant beschrijft ook het gebruik als visuele agent met apparaten zoals telefoons en robots. Lever voor die workflow de huidige visuele omgeving en een tekstinstructie aan; de omringende applicatie voert de voorgestelde handeling uit en retourneert de waargenomen toestand voor de volgende vraag.
Kies de afbeelding die het bewijs bevat dat voor het antwoord nodig is en benoem vervolgens het te interpreteren detail. Een documentvraag kan gaan over een zichtbare passage; een grafiekvraag kan de reeksen, assen en uit te leggen vergelijking benoemen. Bewaar de afbeeldingsidentificatie bij het gevraagde resultaat zodat het antwoord aan de juiste referentie gekoppeld blijft.
De maker noemt begrip van afbeeldingen en tekst buiten het Engels en Chinees, waaronder Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Behoud de oorspronkelijke bewoording en het schrift wanneer je vraagt om een transcriptie, uitleg of vertaling van zichtbare tekst. Een voorbeeldbriefing kan vragen om het weergegeven label en een afzonderlijke uitleg van de betekenis.
Qwen2-VL gebruikt dynamische resolutie om een afbeelding om te zetten in een variabel aantal visuele tokens. In het native processorvoorbeeld is het standaardbereik 4 tot 16,384 visuele tokens per afbeelding. De native handleiding illustreert minimum- en maximumpixelinstellingen, waaronder een smaller voorbereidingsbereik van 256 tot 1,280 afbeeldingstokens, om detail af te wegen tegen de verwerkingsbehoefte. Deze instellingen behouden de beeldverhouding bij het schalen.
De producent staat ook een gevraagde aangepaste hoogte en breedte toe, afgerond op een veelvoud van 28. Kies een voorbereiding die belangrijke labels leesbaar houdt en bewaar de oorspronkelijke afbeelding wanneer je een uitsnede gebruikt. De native voorbeelden bevatten meerdere afbeeldingen en batches, zodat afzonderlijke referenties bij een vraag herkenbaar kunnen blijven.
De maker benoemt beperkingen bij complexe instructies met meerdere stappen, het tellen van objecten in ingewikkelde scènes en ruimtelijk redeneren in drie dimensies. Ook noemt hij onvolledige herkenning van bepaalde personen of merken. Vraag om een gerichte visuele waarneming en controleer het specifieke aantal, label of de relatieve positie waarvan het resultaat afhangt.
De producent geeft aan dat de afbeeldingendataset is bijgewerkt tot en met juni 2023. Lever de schriftelijke context aan die nodig is voor een recent of onbekend label in plaats van de afbeelding die informatie alleen te laten vaststellen. Houd in de geretourneerde notitie een geciteerd label duidelijk onderscheiden van een afgeleide identiteit.
De gepubliceerde checkpointconfiguratie stelt het maximale aantal posities op 32,768. Bereid de vraag en visuele invoer voor met de bijbehorende modelprocessor en bewaar de afbeeldingsvolgorde van het verzoek. De native helper accepteert lokale afbeeldingen, base64 en afbeeldingsadressen.
Bewaar de gekozen naam 2B Instruct, referenties en het volledige schriftelijke antwoord bij elkaar. Neem voor een vervolgvraag het relevante materiaal op en benoem de specifieke waarneming of interpretatie die moet worden herzien; vergelijk het gecorrigeerde resultaat vervolgens met die bron.
Gebruik via Ailoot de exacte model-ID in /v1/chat/completions en houd de afbeelding met haar vraag in het gesprek. De vorm voor afbeeldingscontent gebruikt image_url; ondersteunde afbeeldingsbronnen kunnen een afbeeldingsadres of een base64-data-URI bevatten. Verzamel het volledige JSON-antwoord of alle SSE-segmenten wanneer stream is ingeschakeld en bewaar usage bij het voltooide resultaat.
", "aboutText": "Qwen2-VL-2B-Instruct is het op instructies afgestemde 2B-vision-language-model van Qwen voor vragen met afbeeldingen en tekst. De producent beschrijft de verwerking van afbeeldingen met verschillende resoluties en beeldverhoudingen en het begrijpen van tekst in meerdere talen binnen beelden. Het gegenereerde resultaat is een schriftelijk antwoord op het aangeleverde beeldmateriaal en de vraag. De fabrikant beschrijft ook het gebruik als visuele agent met apparaten zoals telefoons en robots. Lever voor die workflow de huidige visuele omgeving en een tekstinstructie aan; de omringende applicatie voert de voorgestelde handeling uit en retourneert de waargenomen toestand voor de volgende vraag.\n\n### Lever de afbeelding en een precieze vraag aan\n\nKies de afbeelding die het bewijs bevat dat voor het antwoord nodig is en benoem vervolgens het te interpreteren detail. Een documentvraag kan gaan over een zichtbare passage; een grafiekvraag kan de reeksen, assen en uit te leggen vergelijking benoemen. Bewaar de afbeeldingsidentificatie bij het gevraagde resultaat zodat het antwoord aan de juiste referentie gekoppeld blijft.\n\nDe maker noemt begrip van afbeeldingen en tekst buiten het Engels en Chinees, waaronder Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Behoud de oorspronkelijke bewoording en het schrift wanneer je vraagt om een transcriptie, uitleg of vertaling van zichtbare tekst. Een voorbeeldbriefing kan vragen om het weergegeven label en een afzonderlijke uitleg van de betekenis.\n\n### Bereid resolutie en visuele tokens bewust voor\n\nQwen2-VL gebruikt dynamische resolutie om een afbeelding om te zetten in een variabel aantal visuele tokens. In het native processorvoorbeeld is het standaardbereik 4 tot 16,384 visuele tokens per afbeelding. De native handleiding illustreert minimum- en maximumpixelinstellingen, waaronder een smaller voorbereidingsbereik van 256 tot 1,280 afbeeldingstokens, om detail af te wegen tegen de verwerkingsbehoefte. Deze instellingen behouden de beeldverhouding bij het schalen.\n\nDe producent staat ook een gevraagde aangepaste hoogte en breedte toe, afgerond op een veelvoud van 28. Kies een voorbereiding die belangrijke labels leesbaar houdt en bewaar de oorspronkelijke afbeelding wanneer je een uitsnede gebruikt. De native voorbeelden bevatten meerdere afbeeldingen en batches, zodat afzonderlijke referenties bij een vraag herkenbaar kunnen blijven.\n\n### Werk binnen de gedocumenteerde visuele beperkingen\n\nDe maker benoemt beperkingen bij complexe instructies met meerdere stappen, het tellen van objecten in ingewikkelde scènes en ruimtelijk redeneren in drie dimensies. Ook noemt hij onvolledige herkenning van bepaalde personen of merken. Vraag om een gerichte visuele waarneming en controleer het specifieke aantal, label of de relatieve positie waarvan het resultaat afhangt.\n\nDe producent geeft aan dat de afbeeldingendataset is bijgewerkt tot en met juni 2023. Lever de schriftelijke context aan die nodig is voor een recent of onbekend label in plaats van de afbeelding die informatie alleen te laten vaststellen. Houd in de geretourneerde notitie een geciteerd label duidelijk onderscheiden van een afgeleide identiteit.\n\n### Bewaar de voorbereide invoer bij het antwoord\n\nDe gepubliceerde checkpointconfiguratie stelt het maximale aantal posities op 32,768. Bereid de vraag en visuele invoer voor met de bijbehorende modelprocessor en bewaar de afbeeldingsvolgorde van het verzoek. De native helper accepteert lokale afbeeldingen, base64 en afbeeldingsadressen.\n\nBewaar de gekozen naam 2B Instruct, referenties en het volledige schriftelijke antwoord bij elkaar. Neem voor een vervolgvraag het relevante materiaal op en benoem de specifieke waarneming of interpretatie die moet worden herzien; vergelijk het gecorrigeerde resultaat vervolgens met die bron.\n\nGebruik via Ailoot de exacte model-ID in /v1/chat/completions en houd de afbeelding met haar vraag in het gesprek. De vorm voor afbeeldingscontent gebruikt image_url; ondersteunde afbeeldingsbronnen kunnen een afbeeldingsadres of een base64-data-URI bevatten. Verzamel het volledige JSON-antwoord of alle SSE-segmenten wanneer stream is ingeschakeld en bewaar usage bij het voltooide resultaat.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "06da9d59e2eea8f1f3e183dd14ac9a5c8cd9f553020a7a4bec32291f21c04561", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "nl", "methods": [ { "html": "qwen2-vl-2b-instructQwen2-VL-2B-Instruct is het vision-language-model van Qwen voor vragen over afbeeldingen, meertalige tekst in beelden en visuele uitleg. Lever een leesbare afbeelding en een precieze vraag aan voor een schriftelijk resultaat dat aan het zichtbare bewijs is gekoppeld.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Qwen2-VL-2B-Instruct is het op instructies afgestemde 2B-vision-language-model van Qwen voor vragen met afbeeldingen en tekst. De producent beschrijft de verwerking van afbeeldingen met verschillende resoluties en beeldverhoudingen en het begrijpen van tekst in meerdere talen binnen beelden. Het gegenereerde resultaat is een schriftelijk antwoord op het aangeleverde beeldmateriaal en de vraag. De fabrikant beschrijft ook het gebruik als visuele agent met apparaten zoals telefoons en robots. Lever voor die workflow de huidige visuele omgeving en een tekstinstructie aan; de omringende applicatie voert de voorgestelde handeling uit en retourneert de waargenomen toestand voor de volgende vraag.
Kies de afbeelding die het bewijs bevat dat voor het antwoord nodig is en benoem vervolgens het te interpreteren detail. Een documentvraag kan gaan over een zichtbare passage; een grafiekvraag kan de reeksen, assen en uit te leggen vergelijking benoemen. Bewaar de afbeeldingsidentificatie bij het gevraagde resultaat zodat het antwoord aan de juiste referentie gekoppeld blijft.
De maker noemt begrip van afbeeldingen en tekst buiten het Engels en Chinees, waaronder Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Behoud de oorspronkelijke bewoording en het schrift wanneer je vraagt om een transcriptie, uitleg of vertaling van zichtbare tekst. Een voorbeeldbriefing kan vragen om het weergegeven label en een afzonderlijke uitleg van de betekenis.
Qwen2-VL gebruikt dynamische resolutie om een afbeelding om te zetten in een variabel aantal visuele tokens. In het native processorvoorbeeld is het standaardbereik 4 tot 16,384 visuele tokens per afbeelding. De native handleiding illustreert minimum- en maximumpixelinstellingen, waaronder een smaller voorbereidingsbereik van 256 tot 1,280 afbeeldingstokens, om detail af te wegen tegen de verwerkingsbehoefte. Deze instellingen behouden de beeldverhouding bij het schalen.
De producent staat ook een gevraagde aangepaste hoogte en breedte toe, afgerond op een veelvoud van 28. Kies een voorbereiding die belangrijke labels leesbaar houdt en bewaar de oorspronkelijke afbeelding wanneer je een uitsnede gebruikt. De native voorbeelden bevatten meerdere afbeeldingen en batches, zodat afzonderlijke referenties bij een vraag herkenbaar kunnen blijven.
De maker benoemt beperkingen bij complexe instructies met meerdere stappen, het tellen van objecten in ingewikkelde scènes en ruimtelijk redeneren in drie dimensies. Ook noemt hij onvolledige herkenning van bepaalde personen of merken. Vraag om een gerichte visuele waarneming en controleer het specifieke aantal, label of de relatieve positie waarvan het resultaat afhangt.
De producent geeft aan dat de afbeeldingendataset is bijgewerkt tot en met juni 2023. Lever de schriftelijke context aan die nodig is voor een recent of onbekend label in plaats van de afbeelding die informatie alleen te laten vaststellen. Houd in de geretourneerde notitie een geciteerd label duidelijk onderscheiden van een afgeleide identiteit.
De gepubliceerde checkpointconfiguratie stelt het maximale aantal posities op 32,768. Bereid de vraag en visuele invoer voor met de bijbehorende modelprocessor en bewaar de afbeeldingsvolgorde van het verzoek. De native helper accepteert lokale afbeeldingen, base64 en afbeeldingsadressen.
Bewaar de gekozen naam 2B Instruct, referenties en het volledige schriftelijke antwoord bij elkaar. Neem voor een vervolgvraag het relevante materiaal op en benoem de specifieke waarneming of interpretatie die moet worden herzien; vergelijk het gecorrigeerde resultaat vervolgens met die bron.
Gebruik via Ailoot de exacte model-ID in /v1/chat/completions en houd de afbeelding met haar vraag in het gesprek. De vorm voor afbeeldingscontent gebruikt image_url; ondersteunde afbeeldingsbronnen kunnen een afbeeldingsadres of een base64-data-URI bevatten. Verzamel het volledige JSON-antwoord of alle SSE-segmenten wanneer stream is ingeschakeld en bewaar usage bij het voltooide resultaat.
POST /v1/chat/completionstext, imagetext| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen2-vl-2b-instruct Voorwaarden: Gebruik exact deze Ailoot-routeringsselector. | Standaard— |
Veldmessages | Typearray | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorwaarden: | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: | Standaardfalse |
text_input · Vereist: messages
image_with_text · Vereist: messages with actual image content blocks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages |
Parameteroptional | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext, image |
Parameterconditions | ContractGebruik exact deze Ailoot-routeringsselector., Dit protocol transporteert afbeeldingsinhoud wanneer het specifiek geselecteerde model beeldherkenning ondersteunt. Toelating door het protocol toont niet aan dat elk model afbeeldingen kan verwerken. |
Methodealiasnamen: /chat/completions
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elk inhoudsblok, elke toolaanroep-ID, de denksignatuur indien geretourneerd, alle SSE-delta's en de volledige gebruiksgegevens. Het eerste tekstfragment is niet het volledige resultaat.
Bewaar de oorspronkelijke X-Client-Request-ID, respons en headers. Een onbekende uitkomst of result_pending_check geeft geen toestemming voor een tweede aanmaakverzoek.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldchoices[] | Typeobject |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeEen verplicht veld, modelselector, type of invoerrepresentatie is ongeldig. | Volgende stapBekijk de geretourneerde validatiedetails voordat u een afzonderlijk verzoek voorbereidt. |
Antwoord | VoorwaardeHet oorspronkelijke verzoek of resultaat is onbekend of moet worden gecontroleerd. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke identificatoren en headers; lees alleen ondersteunde statusgegevens of bibliotheekrecords. Dien het aanmaakverzoek niet opnieuw in. |
Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct
/chat/completions
qwen2-vl-2b-instructQwen2-VL-2B-Instruct is het vision-language-model van Qwen voor vragen over afbeeldingen, meertalige tekst in beelden en visuele uitleg. Lever een leesbare afbeelding en een precieze vraag aan voor een schriftelijk resultaat dat aan het zichtbare bewijs is gekoppeld.
Deze beschrijving gaat over de mogelijkheden van het model. De via Ailoot beschikbare invoer, uitvoer en opties staan hieronder voor de geselecteerde methode.
Qwen2-VL-2B-Instruct is het op instructies afgestemde 2B-vision-language-model van Qwen voor vragen met afbeeldingen en tekst. De producent beschrijft de verwerking van afbeeldingen met verschillende resoluties en beeldverhoudingen en het begrijpen van tekst in meerdere talen binnen beelden. Het gegenereerde resultaat is een schriftelijk antwoord op het aangeleverde beeldmateriaal en de vraag. De fabrikant beschrijft ook het gebruik als visuele agent met apparaten zoals telefoons en robots. Lever voor die workflow de huidige visuele omgeving en een tekstinstructie aan; de omringende applicatie voert de voorgestelde handeling uit en retourneert de waargenomen toestand voor de volgende vraag.
Kies de afbeelding die het bewijs bevat dat voor het antwoord nodig is en benoem vervolgens het te interpreteren detail. Een documentvraag kan gaan over een zichtbare passage; een grafiekvraag kan de reeksen, assen en uit te leggen vergelijking benoemen. Bewaar de afbeeldingsidentificatie bij het gevraagde resultaat zodat het antwoord aan de juiste referentie gekoppeld blijft.
De maker noemt begrip van afbeeldingen en tekst buiten het Engels en Chinees, waaronder Europese talen, Japans, Koreaans, Arabisch en Vietnamees. Behoud de oorspronkelijke bewoording en het schrift wanneer je vraagt om een transcriptie, uitleg of vertaling van zichtbare tekst. Een voorbeeldbriefing kan vragen om het weergegeven label en een afzonderlijke uitleg van de betekenis.
Qwen2-VL gebruikt dynamische resolutie om een afbeelding om te zetten in een variabel aantal visuele tokens. In het native processorvoorbeeld is het standaardbereik 4 tot 16,384 visuele tokens per afbeelding. De native handleiding illustreert minimum- en maximumpixelinstellingen, waaronder een smaller voorbereidingsbereik van 256 tot 1,280 afbeeldingstokens, om detail af te wegen tegen de verwerkingsbehoefte. Deze instellingen behouden de beeldverhouding bij het schalen.
De producent staat ook een gevraagde aangepaste hoogte en breedte toe, afgerond op een veelvoud van 28. Kies een voorbereiding die belangrijke labels leesbaar houdt en bewaar de oorspronkelijke afbeelding wanneer je een uitsnede gebruikt. De native voorbeelden bevatten meerdere afbeeldingen en batches, zodat afzonderlijke referenties bij een vraag herkenbaar kunnen blijven.
De maker benoemt beperkingen bij complexe instructies met meerdere stappen, het tellen van objecten in ingewikkelde scènes en ruimtelijk redeneren in drie dimensies. Ook noemt hij onvolledige herkenning van bepaalde personen of merken. Vraag om een gerichte visuele waarneming en controleer het specifieke aantal, label of de relatieve positie waarvan het resultaat afhangt.
De producent geeft aan dat de afbeeldingendataset is bijgewerkt tot en met juni 2023. Lever de schriftelijke context aan die nodig is voor een recent of onbekend label in plaats van de afbeelding die informatie alleen te laten vaststellen. Houd in de geretourneerde notitie een geciteerd label duidelijk onderscheiden van een afgeleide identiteit.
De gepubliceerde checkpointconfiguratie stelt het maximale aantal posities op 32,768. Bereid de vraag en visuele invoer voor met de bijbehorende modelprocessor en bewaar de afbeeldingsvolgorde van het verzoek. De native helper accepteert lokale afbeeldingen, base64 en afbeeldingsadressen.
Bewaar de gekozen naam 2B Instruct, referenties en het volledige schriftelijke antwoord bij elkaar. Neem voor een vervolgvraag het relevante materiaal op en benoem de specifieke waarneming of interpretatie die moet worden herzien; vergelijk het gecorrigeerde resultaat vervolgens met die bron.
Gebruik via Ailoot de exacte model-ID in /v1/chat/completions en houd de afbeelding met haar vraag in het gesprek. De vorm voor afbeeldingscontent gebruikt image_url; ondersteunde afbeeldingsbronnen kunnen een afbeeldingsadres of een base64-data-URI bevatten. Verzamel het volledige JSON-antwoord of alle SSE-segmenten wanneer stream is ingeschakeld en bewaar usage bij het voltooide resultaat.
POST /v1/messagestext, imagejson, sse| Veld | Type | Vereiste | Waarden en limieten | Standaard |
|---|---|---|---|---|
Veldmodel | Typestring | VereisteVereist | Waarden en limieten qwen2-vl-2b-instruct Voorwaarden: Gebruik exact deze Ailoot-routeringsselector. | Standaard— |
Veldmessages | Typearray | VereisteVereist | Waarden en limieten Voorwaarden: | Standaard— |
Veldstream | Typeboolean | VereisteOptioneel | Waarden en limieten Voorwaarden: | Standaardfalse |
Veldmax_tokens | Typeinteger | VereisteVereist | Waarden en limieten Minimum: 1 Voorwaarden: | Standaard— |
text_input · Vereist: messages
image_with_text · Vereist: messages with actual image content blocks
| Parameter | Contract |
|---|---|
Parametercontent_type | Contractapplication/json |
Parameterrequired | Contractmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional | Contractstream |
Parametermaterial_types | Contracttext, image |
Parameterconditions | ContractGebruik exact deze Ailoot-routeringsselector., Dit protocol transporteert afbeeldingsinhoud wanneer het specifiek geselecteerde model beeldherkenning ondersteunt. Toelating door het protocol toont niet aan dat elk model afbeeldingen kan verwerken. |
Levenscyclus: synchronous_or_streamed
Tariefverwijzingen voegen geen verzoekopties toe. Ondersteunde parameters staan bij de geselecteerde methode.
| Configuratie | Tariefstaffel | Kosten |
|---|---|---|
| ConfiguratieBasistarieven voor tokens | TariefstaffelBasistarief | Kosten Invoer · Invoertokens $0 / 1K tokens Uitvoer · Uitvoertokens $0 / 1K tokens Invoer · Cache lezen $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven $0 / 1K tokens Invoer · Cache schrijven, 1 uur — / 1K tokens |
Ailoot reserveert vóór een verzoek een geschat bedrag. Na het resultaat worden de uiteindelijke kosten afgerekend op basis van het gemeten verbruik. Bij streaming gebeurt de afrekening op basis van de definitieve verbruiksregistratie. Zo werken reservering en afrekening →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\nexport AILOOT_API_KEY\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2-vl-2b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how a rainbow forms."}], "max_tokens": 256}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\n# Submit once. Retain the complete result, original identifiers and every response header.\nJSON or SSE
Bewaar elk volledig teruggegeven antwoord, bestand en inhoudsonderdeel.
Bewaar elk inhoudsblok, elke toolaanroep-ID, de denksignatuur indien geretourneerd, alle SSE-delta's en de volledige gebruiksgegevens. Het eerste tekstfragment is niet het volledige resultaat.
Bewaar de oorspronkelijke X-Client-Request-ID, respons en headers. Een onbekende uitkomst of result_pending_check geeft geen toestemming voor een tweede aanmaakverzoek.
| Veld | Type |
|---|---|
Veldcontent[] | Typeobject |
Veldusage | Typeobject |
| Antwoord | Voorwaarde | Volgende stap |
|---|---|---|
Antwoord400 · invalid_request_error | VoorwaardeEen verplicht veld, modelselector, type of invoerrepresentatie is ongeldig. | Volgende stapBekijk de geretourneerde validatiedetails voordat u een afzonderlijk verzoek voorbereidt. |
Antwoord | VoorwaardeHet oorspronkelijke verzoek of resultaat is onbekend of moet worden gecontroleerd. | Volgende stapBewaar de oorspronkelijke identificatoren en headers; lees alleen ondersteunde statusgegevens of bibliotheekrecords. Dien het aanmaakverzoek niet opnieuw in. |
Ailoot Ultra qwen2-vl-2b-instruct
/chat/completions