modele

QvQ-Max-2025-03-25

Markdown · JSON

QvQ-Max-2025-03-25

QVQ-Max — 2025-03-25 należy do linii rozumowania wizualnego Qwen. Rodzina QVQ-Max analizuje obrazy i wideo wraz z pytaniami tekstowymi, łącząc obserwacje wizualne z rozumowaniem, aby tworzyć tekstowe wyjaśnienia, rozwiązania z wywodem i wskazówki twórcze.

O modelu

Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.

QVQ-Max — 2025-03-25 należy do linii rozumowania wizualnego QVQ firmy Qwen. Rodzina QVQ-Max łączy obserwację obrazów i wideo z analizą tych informacji. Udokumentowane zastosowania obejmują problemy matematyczne, programowanie, analizę wizualną, pracę twórczą i codzienne pytania. Przydatnym wynikiem jest tekstowe wyjaśnienie lub rozwiązanie powiązane z dostarczonym materiałem wizualnym.

Najpierw potrzebna jest szczegółowa obserwacja. Dla wykresu podaj czytelne osie, legendy i etykiety danych, a następnie określ, czy trzeba porównać wartości, wyjaśnić trend, czy zbadać konkretną tezę. Poproś o obserwacje uzasadniające wniosek. Przy kilku obrazach zachowaj ich kolejność i wskaż, który ma uzasadniać poszczególne odpowiedzi. Dobre porównanie nazywa widoczne różnice i wyjaśnia ich znaczenie dla pytania, zamiast traktować wiarygodną interpretację jako zaobserwowany fakt.

Rozumowanie wizualne wykorzystuje te obserwacje do rozwiązania problemu. Dla obliczenia opartego na diagramie podaj pełną ilustrację i zapis pytania, zachowując oznaczenia, jednostki i określone warunki. Poproś model o wskazanie informacji podanych w zadaniu, wyjaśnienie obliczenia i wyrażenie wyniku w żądanej postaci. Dla diagramu technicznego nazwij badany proces lub relację i poproś o wyjaśnienie odnoszące się do konkretnych widocznych elementów. Jeśli wartość lub oznaczenie są niejasne, poproś o wskazanie niejednoznaczności przed próbą obliczenia.

Rodzina wspiera także twórczą i praktyczną pracę na materiale wizualnym. Szkic może być punktem wyjścia do briefu ilustracji, scena może posłużyć do krótkiego scenariusza wideo, a zdjęcie do opisu lub porównania. Podaj odbiorców, cel i ograniczenia, a następnie poproś o pisemny rezultat, taki jak poprawiona koncepcja, zarys sceny lub wyjaśnienie. Te zadania tworzą tekstowe wskazówki na podstawie źródła wizualnego. Zachowaj oryginalny obraz lub klip, aby proponowane zmiany można było porównać z materiałem, który je wywołał.

Dla rozumienia wideo określ przedział lub zdarzenie oraz pytanie. Udokumentowany interfejs QVQ przyjmuje materiał wideo do analizy. Jeśli ważne są drobne szczegóły, dołącz czytelny kadr z właściwej sceny i wyjaśnij jego związek z klipem. Poproś o kolejność widocznych działań i obserwacje uzasadniające wniosek, odróżniając je od interpretacji intencji lub przewidywania następnych zdarzeń. Wybierz materiał związany z konkretnym dowodem potrzebnym do pytania, zachowując kolejność źródła.

Udokumentowany proces rozumowania QVQ łączy proces myślenia z odpowiedzią, a przebieg usługi QVQ producenta wykorzystuje wyjście strumieniowe. Oddziel fragmenty rozumowania od fragmentów odpowiedzi i złóż ukończoną odpowiedź przed użyciem jej jako raportu, rozwiązania z wywodem lub instrukcji dla użytkownika. Przerwaną odpowiedź trzeba rozpoznać jako niekompletną. Poproś o zwięzłą sekcję końcową wskazującą wynik, użyty materiał dowodowy i założenia, aby wniosek pozostał łatwy do kontroli po zakończeniu rozumowania.

Dokumentacja czatu producenta podaje, że wiadomości system nie mają wpływu na QVQ. Rzeczywiste zadanie, istotne warunki i żądany format odpowiedzi umieść w wiadomości user. Zaleca zachowanie domyślnych ustawień próbkowania QVQ zamiast stosowania ustawień skopiowanych z innej rodziny modeli. Żądana tabela może uporządkować odpowiedź tekstową; jeśli aplikacja będzie przetwarzać wyjście podobne do JSON, sprawdź jego strukturę i wartości przed użyciem. Utrzymuj prompt skoncentrowany na pytaniu wizualnym i rezultacie potrzebnym z analizy.

Dla praktycznego wyniku zachowaj obraz źródłowy lub klip z ukończoną odpowiedzią. Sprawdź arytmetykę względem oryginalnych liczb i jednostek, a wyjaśnienia wizualne porównaj z rzeczywiście obecnymi oznaczeniami i obiektami. Zachowaj dokładną datowaną nazwę modelu w zapisie zadania przy powrocie do tej samej sprawy. Poproś o odróżnienie widocznych dowodów, założeń i wniosków: w przeciwnym razie stanowczo wyrażona interpretacja rozmytego symbolu lub niewidocznego zdarzenia może stać się podstawą błędnego obliczenia lub decyzji.

Zadanie praktyczne

Zadanie praktyczne

Przykład techniczny po angielsku

Solve a described geometry problem

A diagram is described in text: triangle ABC has base AB = 8 cm and perpendicular height from C to line AB = 3 cm. The foot of the height lies outside segment AB. Calculate the area, explain whether the outside foot changes the formula and state which given measurements are sufficient.

Oczekiwany wynik

A worked area calculation with units and a brief explanation of perpendicular height when its foot is outside the base segment.

Sprawdź wynik

Check that the answer uses the perpendicular height, not an inferred side length, and reports square centimeters.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qvq-max-2025-03-25

qvq-max-2025-03-25

Alibaba /qvq-max-2025-03-25

Start

QVQ-Max — 2025-03-25 należy do linii rozumowania wizualnego Qwen. Rodzina QVQ-Max analizuje obrazy i wideo wraz z pytaniami tekstowymi, łącząc obserwacje wizualne z rozumowaniem, aby tworzyć tekstowe wyjaśnienia, rozwiązania z wywodem i wskazówki twórcze.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
Tekst

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Wejście
text
Wyjście
text
Format wyjściowy
json lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
qvq-max-2025-03-25
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limity
Minimalna liczba elementów: 1
Domyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Przykłady: system, user, assistant, tool, function
Warunki: Te role są jawnie reprezentowane przez typy zgodności w kodzie źródłowym; dokładny zestaw ról pozostaje właściwy dla danego modelu.
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]WymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].tool_call_idTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID
Domyślnie—
Polemessages[].nameTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa
Domyślnie—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polemax_completion_tokensTypintegerWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Minimum: 1
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletemperatureTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletop_pTypnumberWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolestopTypstring|string[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoletoolsTypfunction_tool[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].typeTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
function
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poletools[].function.nameTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji
Domyślnie—
Poletools[].function.descriptionTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślnie—
Poletool_choiceTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleresponse_formatTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polereasoning_effortTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolereasoningTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleservice_tierTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PoleinstructionsTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Pole zgodności
Domyślnie—
PolefunctionsTypfunction[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Polefunction_callTypstring|objectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Zależy od modelu
Domyślnie—
PolemodalitiesTypstring[]WymaganieOpcjonalneWartości i limity
text
Domyślnie—
PoleproviderTypobjectWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra
Domyślnie—
Polecache_control.ttlTypstringWymaganieOpcjonalneWartości i limity
Warunki: 1h jest odrzucane w rzeczywistych miejscach pamięci podręcznej promptów
Domyślnie—
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF8

messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontrakttablica wiadomości o strukturze role/content
Parametrfile_materialKontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Wyślij dokładne ID modelu wraz z messages.

Długość kontekstu nie jest limitem wyjścia.

Plik tekstowy może dostarczyć dosłowny tekst; wejścia obrazowe/dźwiękowe/obiekty plików wymagają dokładnego powiązania.

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0023 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00916 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStrumień w Pythonie
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qvq-max-2025-03-25", "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
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='qvq-max-2025-03-25',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"))
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='qvq-max-2025-03-25',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")

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj każdy wariant i jego treść/wywołania narzędzi/rozumowanie. W SSE składaj przyrosty według indeksu wariantu/narzędzia, zachowując końcowy powód zakończenia i dane użycia.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qvq-max-2025-03-25

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

qvq-max-2025-03-25

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qvq-max-2025-03-25

qvq-max-2025-03-25

Alibaba /qvq-max-2025-03-25

Start

QVQ-Max — 2025-03-25 należy do linii rozumowania wizualnego Qwen. Rodzina QVQ-Max analizuje obrazy i wideo wraz z pytaniami tekstowymi, łącząc obserwacje wizualne z rozumowaniem, aby tworzyć tekstowe wyjaśnienia, rozwiązania z wywodem i wskazówki twórcze.

Akceptowane dane wejściowe
Tekst
Wyniki
json · sse

Dostępne w Ailoot · dane wejściowe i metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Wejście
text
Wyjście
json, sse
Format wyjściowy
JSON lub SSE
PoleTypWymaganieWartości i limityDomyślnie
PolemodelTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
qvq-max-2025-03-25
Domyślnie—
PolemessagesTypmessage[]WymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemessages[].roleTypstringWymaganieWymaganeWartości i limity
user, assistant
Domyślnie—
Polemessages[].contentTypstringWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
Polemax_tokensTypintegerWymaganieWymaganeWartości i limityDomyślnie—
PolestreamTypbooleanWymaganieOpcjonalneWartości i limityDomyślniefalse
Kombinacje materiałów wejściowych

Tekst · tekst UTF-8

ciąg messages[].content

Parametry i cykl życia metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktOdczytaj rzeczywisty dokument UTF-8 i umieść jego tekst we wskazanym polu input lub w ciągu treści wiadomości.

Cykl życia: synchronous_or_streamed

Cennik

Informacje taryfowe nie dodają opcji żądania. Obsługiwane parametry podano przy wybranej metodzie.

Tryb szybki
Nie określono Gdy wybrany jest tryb szybki
Tryb flex
Nie określono Gdy wybrany jest tryb flex
Maksymalna intensywność rozumowania
Nie określono Gdy dla maksymalnej intensywności rozumowania stosowana jest domyślna korekta (default)

Stawki Ailoot

Ceny według konfiguracji

KonfiguracjaTabela stawekOpłata
KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokenyTabela stawekStawka podstawowaOpłata
Wejście · Tokeny wejściowe $0.0023 / 1K tokenów
Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00916 / 1K tokenów
Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów
Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów

Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →

Przykładowe żądania

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Kompletna minimalna treść żądania JSONcurl · użyj swojego dokumentu UTF-8Python · zapisz kompletny wynik
{
  "model": "qvq-max-2025-03-25",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
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': 'qvq-max-2025-03-25', '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
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': 'qvq-max-2025-03-25', '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))

Odbieranie i zapisywanie wyników

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON lub SSE

Zachowaj wszystkie ukończone wyniki

Zachowaj każdą kompletną zwróconą odpowiedź, plik i część treści.

Zachowaj wszystkie bloki treści, sygnatury myślenia i rzeczywiste ID użycia narzędzi. Złóż wszystkie przyrosty bloków SSE; pierwszy blok tekstowy nie jest pełnym wyjściem.

Jeśli trzeba sprawdzić pierwotną odpowiedź

Zachowaj ID i nagłówki żądań/odpowiedzi. Nie udostępniono ogólnego URL pobierania zadania tekstowego.

Pola odpowiedzi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Błędy i dalsze kroki
OdpowiedźWarunekNastępny krok
Odpowiedź400 · invalid_request_errorWarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametruNastępny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qvq-max-2025-03-25

Aliasy ścieżek metod

Użyj ścieżek metod podanych powyżej.

Powiązane ID modeli

qvq-max-2025-03-25

FAQ · QvQ-Max-2025-03-25
Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?

POST /v1/chat/completions · qvq-max-2025-03-25: text → text

POST /v1/messages · qvq-max-2025-03-25: text → json, sse

Jakich pól używa żądanie?

POST /v1/chat/completions · qvq-max-2025-03-25: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qvq-max-2025-03-25: model, messages, max_tokens, stream

Jakie limity obowiązują?

POST /v1/chat/completions · qvq-max-2025-03-25: messages.min_items: 1

Więcej szczegółów

Połącz Ailoot z Claude Code, OpenCode, Hermes albo własną aplikacją.

Firma i jej portfel projektów

Firma i jej portfel projektów: miliony klientów; miesięczna sprzedaż liczona w miliardach.

Kupuj tokeny z rabatem.

Rabat subskrypcji do regularnej pracy. Kody promocyjne — do 50% na tokeny.

Subskrypcja
Wybierz plan z rabatem do regularnych żądań.
Kod promocyjny do 50%
Wpisz kod przy zakupie. Cena zostanie przeliczona według aktualnej promocji.
Koszty w historii
Model, tokeny i kwota są zapisywane dla każdego żądania.

Wybierz subskrypcję · Sprawdź ceny modeli

Połącz API z produktem, który sprzedajesz.

SaaS, aplikacje i boty na warunkach oferty i umowy licencyjnej Ailoot. Do odsprzedaży poproś o licencję resellerską.

Aplikacja komercyjna
Wbuduj generowanie tekstu, obrazów, wideo i dźwięku w płatne funkcje usługi.
Licencja resellerska
Prześlij opis projektu i schemat dostępu. Poproś o pisemne warunki używania i odsprzedaży.
Dokumenty na stronie
Oferta, umowa licencyjna i polityka przetwarzania danych są dostępne przed połączeniem.

Poproś o licencję resellerską · Oferta i umowa licencyjna