QVQ-Max — 2025-03-25 pertence à linha de raciocínio visual QVQ da Qwen. A família QVQ-Max combina a observação de imagens e vídeo com a análise dessa informação. As suas aplicações documentadas abrangem problemas matemáticos, programação, análise visual, trabalho criativo e perguntas do quotidiano. O resultado útil é uma explicação ou solução em texto ligada aos elementos de prova visuais fornecidos.
A observação detalhada vem primeiro. Para um gráfico, forneça eixos, legendas e rótulos de dados legíveis e indique depois se pretende comparar valores, explicar uma tendência ou examinar uma afirmação específica. Peça as observações que sustentam a conclusão. Para várias imagens, preserve a sua ordem e identifique qual deve sustentar cada resposta. Uma boa comparação identifica as diferenças visíveis e explica a sua relevância para a pergunta, em vez de tratar uma interpretação plausível como um facto observado.
O raciocínio visual utiliza essas observações para resolver um problema. Para um cálculo baseado num diagrama, forneça a ilustração completa e a pergunta escrita, mantendo as legendas, as unidades e as condições enunciadas. Peça ao modelo que identifique a informação dada, explique o cálculo e apresente o resultado na forma pretendida. Para um diagrama técnico, indique o processo ou a relação a examinar e peça uma explicação ligada a elementos visíveis específicos. Se um valor ou uma legenda não for claro, peça que a ambiguidade seja identificada antes de se tentar efetuar um cálculo.
A família também apoia trabalho criativo e prático baseado em material visual. Um esboço pode servir de ponto de partida para um briefing de ilustração; uma cena pode orientar um guião de vídeo curto; uma fotografia pode apoiar uma descrição ou comparação. Indique o público-alvo, a finalidade e as restrições e peça um resultado escrito, como um conceito revisto, um plano de cena ou uma explicação. Estas tarefas produzem orientações textuais a partir da fonte visual. Preserve a imagem ou o excerto original para que as alterações propostas possam ser comparadas com os elementos de prova que as motivaram.
Para compreensão de vídeo, identifique o intervalo ou o acontecimento e a pergunta a responder. A interface QVQ documentada aceita material de vídeo para análise. Se os pormenores forem importantes, anexe um fotograma legível da cena relevante e explique a sua relação com o excerto. Peça a sequência de ações visíveis e as observações que sustentam a conclusão, distinguindo-as de uma interpretação da intenção ou de uma previsão do que acontece a seguir. Selecione o material em torno dos elementos de prova específicos necessários à pergunta, mantendo a ordem na fonte.
O fluxo de raciocínio documentado de QVQ combina um processo de pensamento com a resposta, e o fluxo de serviço QVQ do produtor utiliza saída em fluxo contínuo. Mantenha os fragmentos de raciocínio separados dos fragmentos da resposta e reúna a resposta concluída antes de a utilizar como relatório, resolução explicada ou instrução para o utilizador. Uma resposta interrompida deve ser reconhecida como incompleta. Peça uma secção final concisa que indique o resultado, os elementos de prova utilizados e quaisquer pressupostos, para que a conclusão continue a ser fácil de inspecionar depois de terminado o raciocínio.
A referência de conversação do fabricante indica que as mensagens de sistema não têm efeito em QVQ. Coloque a tarefa efetiva, as condições relevantes e o formato de resposta pretendido na mensagem do utilizador. Recomenda que se mantenham os valores de amostragem predefinidos de QVQ, em vez de aplicar definições copiadas de outra família de modelos. Uma tabela solicitada pode organizar uma resposta textual; se uma aplicação for processar uma saída semelhante a JSON, valide a sua estrutura e os seus valores antes de a utilizar. Mantenha o pedido centrado na questão visual e no resultado necessário da análise.
Para obter um resultado prático, guarde a imagem ou o excerto de origem com a resposta concluída. Verifique a aritmética face aos números e às unidades originais e compare as explicações visuais com as legendas e os objetos efetivamente presentes. Guarde o nome exato e datado do modelo no registo da tarefa quando reexaminar o mesmo caso. Peça ao modelo que distinga os elementos de prova visíveis, os pressupostos e as conclusões: caso contrário, uma interpretação confiante de um símbolo desfocado ou de um acontecimento não observado pode servir de base a um cálculo ou a uma decisão errados.
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Solve a described geometry problem\n\nA 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.A worked area calculation with units and a brief explanation of perpendicular height when its foot is outside the base segment.Check that the answer uses the perpendicular height, not an inferred side length, and reports square centimeters.qvq-max-2025-03-25QVQ-Max — 2025-03-25 pertence à linha de raciocínio visual da Qwen. A família QVQ-Max analisa imagens e vídeo juntamente com perguntas em texto, combinando observações visuais com raciocínio para produzir explicações, resoluções explicadas e orientações criativas em texto.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
QVQ-Max — 2025-03-25 pertence à linha de raciocínio visual QVQ da Qwen. A família QVQ-Max combina a observação de imagens e vídeo com a análise dessa informação. As suas aplicações documentadas abrangem problemas matemáticos, programação, análise visual, trabalho criativo e perguntas do quotidiano. O resultado útil é uma explicação ou solução em texto ligada aos elementos de prova visuais fornecidos.
A observação detalhada vem primeiro. Para um gráfico, forneça eixos, legendas e rótulos de dados legíveis e indique depois se pretende comparar valores, explicar uma tendência ou examinar uma afirmação específica. Peça as observações que sustentam a conclusão. Para várias imagens, preserve a sua ordem e identifique qual deve sustentar cada resposta. Uma boa comparação identifica as diferenças visíveis e explica a sua relevância para a pergunta, em vez de tratar uma interpretação plausível como um facto observado.
O raciocínio visual utiliza essas observações para resolver um problema. Para um cálculo baseado num diagrama, forneça a ilustração completa e a pergunta escrita, mantendo as legendas, as unidades e as condições enunciadas. Peça ao modelo que identifique a informação dada, explique o cálculo e apresente o resultado na forma pretendida. Para um diagrama técnico, indique o processo ou a relação a examinar e peça uma explicação ligada a elementos visíveis específicos. Se um valor ou uma legenda não for claro, peça que a ambiguidade seja identificada antes de se tentar efetuar um cálculo.
A família também apoia trabalho criativo e prático baseado em material visual. Um esboço pode servir de ponto de partida para um briefing de ilustração; uma cena pode orientar um guião de vídeo curto; uma fotografia pode apoiar uma descrição ou comparação. Indique o público-alvo, a finalidade e as restrições e peça um resultado escrito, como um conceito revisto, um plano de cena ou uma explicação. Estas tarefas produzem orientações textuais a partir da fonte visual. Preserve a imagem ou o excerto original para que as alterações propostas possam ser comparadas com os elementos de prova que as motivaram.
Para compreensão de vídeo, identifique o intervalo ou o acontecimento e a pergunta a responder. A interface QVQ documentada aceita material de vídeo para análise. Se os pormenores forem importantes, anexe um fotograma legível da cena relevante e explique a sua relação com o excerto. Peça a sequência de ações visíveis e as observações que sustentam a conclusão, distinguindo-as de uma interpretação da intenção ou de uma previsão do que acontece a seguir. Selecione o material em torno dos elementos de prova específicos necessários à pergunta, mantendo a ordem na fonte.
O fluxo de raciocínio documentado de QVQ combina um processo de pensamento com a resposta, e o fluxo de serviço QVQ do produtor utiliza saída em fluxo contínuo. Mantenha os fragmentos de raciocínio separados dos fragmentos da resposta e reúna a resposta concluída antes de a utilizar como relatório, resolução explicada ou instrução para o utilizador. Uma resposta interrompida deve ser reconhecida como incompleta. Peça uma secção final concisa que indique o resultado, os elementos de prova utilizados e quaisquer pressupostos, para que a conclusão continue a ser fácil de inspecionar depois de terminado o raciocínio.
A referência de conversação do fabricante indica que as mensagens de sistema não têm efeito em QVQ. Coloque a tarefa efetiva, as condições relevantes e o formato de resposta pretendido na mensagem do utilizador. Recomenda que se mantenham os valores de amostragem predefinidos de QVQ, em vez de aplicar definições copiadas de outra família de modelos. Uma tabela solicitada pode organizar uma resposta textual; se uma aplicação for processar uma saída semelhante a JSON, valide a sua estrutura e os seus valores antes de a utilizar. Mantenha o pedido centrado na questão visual e no resultado necessário da análise.
Para obter um resultado prático, guarde a imagem ou o excerto de origem com a resposta concluída. Verifique a aritmética face aos números e às unidades originais e compare as explicações visuais com as legendas e os objetos efetivamente presentes. Guarde o nome exato e datado do modelo no registo da tarefa quando reexaminar o mesmo caso. Peça ao modelo que distinga os elementos de prova visíveis, os pressupostos e as conclusões: caso contrário, uma interpretação confiante de um símbolo desfocado ou de um acontecimento não observado pode servir de base a um cálculo ou a uma decisão errados.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qvq-max-2025-03-25 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites Número mínimo de elementos: 1 | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Exemplos: system, user, assistant, tool, function Condições: Estes papéis são representados explicitamente pelos tipos de compatibilidade do código-fonte; o conjunto exato de papéis continua específico do modelo. Depende do modelo | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: role=tool; use o ID realmente devolvido | Predefinição— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Aplica-se quando: Reintroduza o raciocínio realmente devolvido quando este modelo o utiliza | Predefinição— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores e limites Mínimo: 1 Depende do modelo | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites function Depende do modelo | Predefinição— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites Aplica-se quando: Função fornecida como ferramenta | Predefinição— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefinição— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Campo de compatibilidade | Predefinição— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Depende do modelo | Predefinição— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores e limites text | Predefinição— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: provider.options é rejeitado nesta rota textual Ultra | Predefinição— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores e limites Condições: 1h é rejeitado nos locais efetivos da cache de prompts | Predefinição— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetromessages | ContratoLista de mensagens com estrutura role/content |
Parâmetrofile_material | ContratoDocumento UTF-8 real inserido como texto literal; nenhum ID de ficheiro inferido |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parâmetrocontrol_scope | ContratoEspecífico do modelo; as ferramentas de funções do utilizador diferem das ferramentas alojadas |
Parâmetrooutput_modalities | Contratotext |
Parâmetrohosted_operations | Contratofalse |
Parâmetromultimodal_input_binding | Contratonull |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
Envie o ID exato do modelo com messages.
O comprimento do contexto não é um limite de saída.
Um ficheiro de texto pode fornecer texto literal; as entradas de imagem/áudio/objeto de ficheiro exigem uma associação exata.
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0023 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.00916 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qvq-max-2025-03-25", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qvq-max-2025-03-25',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qvq-max-2025-03-25',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve cada opção com o conteúdo, as chamadas de ferramentas e o raciocínio. Em SSE, junte os deltas por índice de opção e ferramenta e mantenha o motivo final de conclusão e os dados de utilização.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot Ultra qvq-max-2025-03-25
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
qvq-max-2025-03-25QVQ-Max — 2025-03-25 pertence à linha de raciocínio visual da Qwen. A família QVQ-Max analisa imagens e vídeo juntamente com perguntas em texto, combinando observações visuais com raciocínio para produzir explicações, resoluções explicadas e orientações criativas em texto.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
QVQ-Max — 2025-03-25 pertence à linha de raciocínio visual QVQ da Qwen. A família QVQ-Max combina a observação de imagens e vídeo com a análise dessa informação. As suas aplicações documentadas abrangem problemas matemáticos, programação, análise visual, trabalho criativo e perguntas do quotidiano. O resultado útil é uma explicação ou solução em texto ligada aos elementos de prova visuais fornecidos.
A observação detalhada vem primeiro. Para um gráfico, forneça eixos, legendas e rótulos de dados legíveis e indique depois se pretende comparar valores, explicar uma tendência ou examinar uma afirmação específica. Peça as observações que sustentam a conclusão. Para várias imagens, preserve a sua ordem e identifique qual deve sustentar cada resposta. Uma boa comparação identifica as diferenças visíveis e explica a sua relevância para a pergunta, em vez de tratar uma interpretação plausível como um facto observado.
O raciocínio visual utiliza essas observações para resolver um problema. Para um cálculo baseado num diagrama, forneça a ilustração completa e a pergunta escrita, mantendo as legendas, as unidades e as condições enunciadas. Peça ao modelo que identifique a informação dada, explique o cálculo e apresente o resultado na forma pretendida. Para um diagrama técnico, indique o processo ou a relação a examinar e peça uma explicação ligada a elementos visíveis específicos. Se um valor ou uma legenda não for claro, peça que a ambiguidade seja identificada antes de se tentar efetuar um cálculo.
A família também apoia trabalho criativo e prático baseado em material visual. Um esboço pode servir de ponto de partida para um briefing de ilustração; uma cena pode orientar um guião de vídeo curto; uma fotografia pode apoiar uma descrição ou comparação. Indique o público-alvo, a finalidade e as restrições e peça um resultado escrito, como um conceito revisto, um plano de cena ou uma explicação. Estas tarefas produzem orientações textuais a partir da fonte visual. Preserve a imagem ou o excerto original para que as alterações propostas possam ser comparadas com os elementos de prova que as motivaram.
Para compreensão de vídeo, identifique o intervalo ou o acontecimento e a pergunta a responder. A interface QVQ documentada aceita material de vídeo para análise. Se os pormenores forem importantes, anexe um fotograma legível da cena relevante e explique a sua relação com o excerto. Peça a sequência de ações visíveis e as observações que sustentam a conclusão, distinguindo-as de uma interpretação da intenção ou de uma previsão do que acontece a seguir. Selecione o material em torno dos elementos de prova específicos necessários à pergunta, mantendo a ordem na fonte.
O fluxo de raciocínio documentado de QVQ combina um processo de pensamento com a resposta, e o fluxo de serviço QVQ do produtor utiliza saída em fluxo contínuo. Mantenha os fragmentos de raciocínio separados dos fragmentos da resposta e reúna a resposta concluída antes de a utilizar como relatório, resolução explicada ou instrução para o utilizador. Uma resposta interrompida deve ser reconhecida como incompleta. Peça uma secção final concisa que indique o resultado, os elementos de prova utilizados e quaisquer pressupostos, para que a conclusão continue a ser fácil de inspecionar depois de terminado o raciocínio.
A referência de conversação do fabricante indica que as mensagens de sistema não têm efeito em QVQ. Coloque a tarefa efetiva, as condições relevantes e o formato de resposta pretendido na mensagem do utilizador. Recomenda que se mantenham os valores de amostragem predefinidos de QVQ, em vez de aplicar definições copiadas de outra família de modelos. Uma tabela solicitada pode organizar uma resposta textual; se uma aplicação for processar uma saída semelhante a JSON, valide a sua estrutura e os seus valores antes de a utilizar. Mantenha o pedido centrado na questão visual e no resultado necessário da análise.
Para obter um resultado prático, guarde a imagem ou o excerto de origem com a resposta concluída. Verifique a aritmética face aos números e às unidades originais e compare as explicações visuais com as legendas e os objetos efetivamente presentes. Guarde o nome exato e datado do modelo no registo da tarefa quando reexaminar o mesmo caso. Peça ao modelo que distinga os elementos de prova visíveis, os pressupostos e as conclusões: caso contrário, uma interpretação confiante de um símbolo desfocado ou de um acontecimento não observado pode servir de base a um cálculo ou a uma decisão errados.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qvq-max-2025-03-25 | Predefinição— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites user, assistant | Predefinição— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObrigatório | Valores e limites | Predefinição— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores e limites | Predefiniçãofalse |
Texto · Texto UTF-8
Cadeia de caracteres messages[].content
| Parâmetro | Contrato |
|---|---|
Parâmetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parâmetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parâmetrooptional_controls | Contratostream |
Parâmetromaterial_types | Contratotext |
Parâmetrotext_file_material | ContratoLeia o documento UTF-8 real e coloque o texto na entrada indicada ou na cadeia de conteúdo da mensagem. |
Ciclo de vida: synchronous_or_streamed
As referências tarifárias não acrescentam opções ao pedido. Os parâmetros suportados constam do método selecionado.
| Configuração | Tabela de tarifas | Custo |
|---|---|---|
| ConfiguraçãoTarifas base dos tokens | Tabela de tarifasTarifa base | Custo Entrada · Tokens de entrada $0.0023 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.00916 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "qvq-max-2025-03-25",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qvq-max-2025-03-25', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qvq-max-2025-03-25', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Guarde cada resposta, ficheiro e parte de conteúdo devolvidos na íntegra.
Conserve todos os blocos de conteúdo, as assinaturas de raciocínio e os ID reais de utilização de ferramentas. Junte todos os deltas de blocos SSE; o primeiro bloco de texto não é a saída completa.
Conserve os ID e cabeçalhos de pedido/resposta. Não é fornecido um URL genérico para obter uma tarefa textual.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Resposta | Condição | Passo seguinte |
|---|---|---|
Resposta400 · invalid_request_error | CondiçãoCampos obrigatórios, representação do material ou valor do parâmetro inválidos | Passo seguinteCorrija os campos indicados antes de um novo pedido de criação. |
Ailoot Ultra qvq-max-2025-03-25
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
Solve a described geometry problem\n\nA 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.A worked area calculation with units and a brief explanation of perpendicular height when its foot is outside the base segment.Check that the answer uses the perpendicular height, not an inferred side length, and reports square centimeters.