QvQ-Max
QVQ-Max to model rozumowania wizualnego Qwen dla tekstu, obrazów i wideo, zwracający tekst z wyjaśnionym rozwiązaniem. Służy do diagramów matematycznych, analizy wizualnej, obrazów związanych z programowaniem i interpretacji twórczej; specyfikacja podaje kontekst 131 072 tokenów i limit wyjścia 8 192 tokenów.
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqvq-max - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqvq-max
O modelu
Ten opis przedstawia możliwości modelu. Dane wejściowe, wyniki i opcje dostępne w Ailoot podano poniżej dla wybranej metody.
Przegląd: rozumowanie oparte na wejściu wizualnym
QVQ-Max to model rozumowania wizualnego Qwen. Producent opisuje wyjście zawierające łańcuch rozumowania oraz większe możliwości w matematyce, programowaniu, analizie wizualnej, pracy twórczej i zadaniach ogólnych. Dedykowana strona możliwości wymienia wejście tekstowe, obrazowe i wideo oraz wyjście tekstowe. Wybierz go do pytania, w którym materiał wizualny stanowi część problemu wymagającego rozumowania, na przykład diagram, wykres lub sekwencja zaobserwowanych zdarzeń.
Dokładna edycja modelu
Producent obecnie opisuje qvq-max jako funkcjonalnie równoważny migawce qvq-max-2025-03-25. Stwierdzenie to identyfikuje opisaną przez producenta relację między edycjami; nie zmienia dokładnych identyfikatorów zachowanych przez aplikację. QVQ-Max nie powinien przejmować tożsamości wag, liczby parametrów ani ustawień generowania QVQ-72B-Preview, QVQ-Plus lub nowszego modelu wizualnego Qwen tylko dlatego, że łączy je temat rozumowania. Nazwa dostawcy z przyrostkiem latest także sama nie ustala konkretnej migawki.
Przygotowanie pytania wymagającego rozumowania wizualnego
Podaj odpowiedni obraz wraz z pełnym pytaniem. Dla diagramu matematycznego zachowaj oznaczenia, wymiary i towarzyszącą treść, po czym zapytaj, które relacje wynikają z widocznej figury, a które wymagają dodatkowego założenia. Poproś o wyraźnie wydzieloną odpowiedź końcową z wartościami i relacjami użytymi do jej uzyskania. Przydatne wyjaśnienie powinno łączyć każde istotne wnioskowanie z czymś w dostarczonym materiale.
Dla wykresu poproś o rozpoznanie osi, jednostek i serii przed interpretacją trendu. Dla diagramu algorytmu lub interfejsu określ zamierzone działanie i zapytaj, jak widoczna struktura się do niego odnosi. W briefie twórczym odróżniaj opis tego, co rzeczywiście jest obecne, od proponowanych zmian lub interpretacji. Są to opracowane zastosowania udokumentowanych przez producenta możliwości matematycznych, programistycznych, analitycznych i twórczych, a nie demonstracje udanego przetwarzania konkretnego zasobu.
Wideo i wiele materiałów dowodowych
Wideo jest wyraźnie wymienione jako modalność wejściowa. W żądaniu analizy zdarzenia podaj odpowiedni fragment i poproś o uporządkowane wyjaśnienie tego, co się zmienia, która scena uzasadnia wniosek i co pozostaje niepewne. Jeśli wejście zawiera informacje o czasie, określ sposób odwoływania się do nich w wyniku. Dokładna strona modelu nie ustala uniwersalnego czasu trwania wideo, liczby klatek ani precyzji znaczników czasu, więc nie należy zapożyczać tych właściwości z innej rodziny Qwen.
Gdy pytanie wykorzystuje kilka obrazów lub fragmentów tekstu, oznacz je i wyjaśnij relację, którą model ma zbadać. Poproś o wynik uporządkowany według tych oznaczeń, aby osoba sprawdzająca widziała, które dowody wspierają poszczególne punkty. Odpowiedź z rozumowaniem powinna pozostać odróżnialna od wyniku końcowego; rozbudowane wyjaśnienie jest przydatne tylko wtedy, gdy można sprawdzić jego twierdzenia względem źródła.
Limity kontekstu i odpowiedzi
Specyfikacja podaje okno kontekstu 131 072 tokenów, maksymalną długość wejścia 106 496 tokenów i maksymalną długość wyjścia 8 192 tokenów. Zachowaj te wartości oddzielnie, zamiast wyprowadzać z ich różnicy nieudokumentowany limit tokenów rozumowania. Tekst, reprezentacja materiału wizualnego i wygenerowana treść muszą mieścić się w obowiązujących granicach sekwencji i wyjścia.
Przed wysłaniem gęsto zapisanej strony lub diagramu zadbaj o czytelność istotnych szczegółów i zachowaj pełną treść potrzebną do wnioskowania. Dla długiego źródła wybierz materiał związany z pytaniem i zarezerwuj odpowiednio dużo miejsca na wniosek z uzasadnieniem. Specyfikacja tokenów nie zapewnia nieograniczonego limitu wejścia wizualnego ani gwarancji zapamiętania każdego szczegółu.
Narzędzia, formatowanie i ograniczenia merytoryczne
Dokładna macierz możliwości oznacza wywoływanie funkcji, wbudowane wyszukiwanie w sieci i wymuszone wyjścia strukturalne jako nieobsługiwane. Rozumowania wizualnego QVQ-Max nie należy zatem przedstawiać jako automatycznego sterowania przeglądarką, narzędzia wykonywania zewnętrznego kodu ani źródła informacji na żywo. Prompt może żądać tabeli lub tekstu w kształcie JSON, ale takie żądanie nie tworzy kontraktu wymuszającego schemat.
Dedykowana strona modelu nie publikuje specyficznego dla niego przełącznika hybrydowego myślenia ani liczby parametrów. Zachowaj udokumentowaną tożsamość rozumowania wizualnego, zamiast importować ustawienia lub twierdzenia o rozmiarze z innej migawki. Sprawdzaj małe oznaczenia, wyodrębnione liczby, wywnioskowane relacje i sugestie kodu względem źródła. Praktyczne wyjście to wyjaśniony wniosek wizualny lub projekt materiału oparty na tym, co dostarczył użytkownik.
Zadanie praktyczne
Zadanie praktyczne
Przykład techniczny po angielsku
Reason from a written geometric diagram
Use this textual description of a diagram: rectangle ABCD has adjacent sides AB=6 cm and BC=8 cm; diagonal AC is drawn. Find AC and the area of triangle ABC. Give the relationships and calculations supporting each result. Explain which stated geometric property makes the calculation valid; do not assume any extra marked lengths.Oczekiwany wynik
A concise derivation, two clearly delimited results with units and the relevant rectangle property.Sprawdź wynik
Check the diagonal and triangle-area calculations use the stated right angle and correct units.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qvq-max
qvq-maxStart
QVQ-Max to model rozumowania wizualnego Qwen dla tekstu, obrazów i wideo, zwracający tekst z wyjaśnionym rozwiązaniem. Służy do diagramów matematycznych, analizy wizualnej, obrazów związanych z programowaniem i interpretacji twórczej; specyfikacja podaje kontekst 131 072 tokenów i limit wyjścia 8 192 tokenów.
- 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
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity qvq-max | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity Minimalna liczba elementów: 1 | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości 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[].content | Typstring|content_part[]|null | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_calls | Typtool_call[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].tool_call_id | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: role=tool; użyj rzeczywiście zwróconego ID | Domyślnie— |
Polemessages[].name | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_content | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: Przekazuj z powrotem rzeczywiście zwróconą treść rozumowania, gdy ten model jej używa | Domyślnie— |
Polemessages[].reasoning_details | Typobject|array | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemax_completion_tokens | Typinteger | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Minimum: 1 Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Polestream_options.include_usage | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletemperature | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletop_p | Typnumber | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polestop | Typstring|string[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools | Typfunction_tool[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].type | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity function Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poletools[].function.name | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity Obowiązuje, gdy: udostępnione narzędzie funkcji | Domyślnie— |
Poletools[].function.description | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletools[].function.parameters | TypJSON_schema | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślnie— |
Poletool_choice | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleparallel_tool_calls | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleresponse_format | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning_effort | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polereasoning | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleservice_tier | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleinstructions | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Pole zgodności | Domyślnie— |
Polefunctions | Typfunction[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polefunction_call | Typstring|object | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Poleprompt_cache_options | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Zależy od modelu | Domyślnie— |
Polemodalities | Typstring[] | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity text | Domyślnie— |
Poleprovider | Typobject | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity Warunki: provider.options jest odrzucane na tej tekstowej trasie Ultra | Domyślnie— |
Polecache_control.ttl | Typstring | WymaganieOpcjonalne | Wartości 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
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrmessages | Kontrakttablica wiadomości o strukturze role/content |
Parametrfile_material | Kontraktrzeczywisty dokument UTF-8 wstawiony jako dosłowny tekst; bez wywnioskowanego ID pliku |
Parametroptional_controls | Kontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Kontraktwłaściwe dla modelu; narzędzia funkcji użytkownika różnią się od narzędzi hostowanych |
Parametroutput_modalities | Kontrakttext |
Parametrhosted_operations | Kontraktfalse |
Parametrmultimodal_input_binding | Kontraktnull |
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
| Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata |
|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0023 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00916 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qvq-max", "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',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',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
| Pole | Typ |
|---|---|
Polechoices[].index | Typinteger |
Polechoices[].message.content | Typstring|null |
Polechoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Polechoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Polechoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Polechoices[].finish_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra qvq-max
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qvq-max
qvq-maxStart
QVQ-Max to model rozumowania wizualnego Qwen dla tekstu, obrazów i wideo, zwracający tekst z wyjaśnionym rozwiązaniem. Służy do diagramów matematycznych, analizy wizualnej, obrazów związanych z programowaniem i interpretacji twórczej; specyfikacja podaje kontekst 131 072 tokenów i limit wyjścia 8 192 tokenów.
- 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
| Pole | Typ | Wymaganie | Wartości i limity | Domyślnie |
|---|---|---|---|---|
Polemodel | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity qvq-max | Domyślnie— |
Polemessages | Typmessage[] | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemessages[].role | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity user, assistant | Domyślnie— |
Polemessages[].content | Typstring | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polemax_tokens | Typinteger | WymaganieWymagane | Wartości i limity | Domyślnie— |
Polestream | Typboolean | WymaganieOpcjonalne | Wartości i limity | Domyślniefalse |
Kombinacje materiałów wejściowych
Tekst · tekst UTF-8
ciąg messages[].content
Parametry i cykl życia metody
| Parametr | Kontrakt |
|---|---|
Parametrcontent_type | Kontraktapplication/json |
Parametrrequired | Kontraktmodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Kontraktstream |
Parametrmaterial_types | Kontrakttext |
Parametrtext_file_material | KontraktOdczytaj 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
| Konfiguracja | Tabela stawek | Opłata |
|---|---|---|
| KonfiguracjaPodstawowe stawki za tokeny | Tabela stawekStawka podstawowa | Opłata Wejście · Tokeny wejściowe $0.0023 / 1K tokenów Wyjście · Tokeny wyjściowe $0.00916 / 1K tokenów Wejście · Odczyt cache $0 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache $0 / 1K tokenów Wejście · Zapis do cache, 1 godz. — / 1K tokenów |
Ailoot rezerwuje szacowaną kwotę przed żądaniem. Po otrzymaniu wyniku rozlicza ostateczną opłatę według zmierzonego użycia. Rozliczenie strumieniowania korzysta z końcowego rekordu użycia. Jak działają rezerwacja i rozliczenie →
Przykładowe żądania
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qvq-max",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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', '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', '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
| Pole | Typ |
|---|---|
Poleid | Typstring |
Polemodel | Typstring |
Polecontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Polestop_reason | Typstring|null |
Poleusage | Typobject |
Błędy i dalsze kroki
| Odpowiedź | Warunek | Następny krok |
|---|---|---|
Odpowiedź400 · invalid_request_error | WarunekNieprawidłowe wymagane pola, sposób reprezentacji materiału lub wartość parametru | Następny krokPopraw wskazane pola przed nowym żądaniem utworzenia. |
Aliasy
Aliasy modelu
Ailoot Ultra qvq-max
Aliasy ścieżek metod
Użyj ścieżek metod podanych powyżej.
Powiązane ID modeli
FAQ · QvQ-Max
- Jakie dane wejściowe i wyniki są dostępne?
POST /v1/chat/completions·qvq-max:text→textPOST /v1/messages·qvq-max:text→json,sse- Jakich pól używa żądanie?
POST /v1/chat/completions·qvq-max:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qvq-max:model,messages,max_tokens,stream- Jakie limity obowiązują?
POST /v1/chat/completions·qvq-max:messages.min_items:1