QVQ-Max — 2025-05-15 é uma entrada datada na linha de raciocínio visual QVQ-Max. O fabricante descreve esta família como uma combinação de entrada visual, raciocínio e resposta em texto. As suas áreas de aplicação incluem matemática, programação, análise visual, criação de materiais e resolução geral de problemas. A finalidade é explicar ou resolver uma questão sobre os elementos de prova visuais fornecidos, em vez de gerar uma nova imagem ou um novo vídeo.
Os fluxos de trabalho documentados de QVQ combinam uma pergunta escrita com imagens ou vídeo e devolvem texto. Para uma ilustração matemática, forneça o enunciado completo, legendas legíveis e a grandeza a determinar. Para um gráfico, identifique os eixos, a unidade de medida e a comparação de que necessita. Peça ao modelo que separe os dados visíveis dos pressupostos antes de apresentar uma conclusão. O resultado pode ser uma resolução explicada, uma comparação de observações ou uma explicação de como determinados pormenores sustentam uma resposta.
O fabricante descreve QVQ como uma combinação de entrada visual, raciocínio e resposta em texto. O seu fluxo de serviço utiliza transmissão em fluxo contínuo. Numa aplicação, mantenha o raciocínio intermédio distinguível da resposta concluída e reúna os fragmentos devolvidos antes de utilizar o resultado como documento ou instrução. O fluxo inacabado de um modelo de raciocínio não é o mesmo produto que a sua conclusão final.
Prepare uma tarefa coerente. Para um diagrama de processo, identifique a condição inicial, os pontos de decisão e o resultado a explicar. Para várias imagens relacionadas, identifique cada fonte e indique a sua ordem ou relação. Um pedido útil pode comparar duas configurações ilustradas, enumerar as alterações visíveis e explicar qual delas afeta o requisito enunciado. Preserve as legendas originais para que cada observação possa ser verificada na imagem correta e peça esclarecimentos quando um símbolo ou uma legenda não puder ser lido.
Para uma pergunta sobre vídeo, defina o acontecimento e a parte do excerto a examinar. Peça a sequência de ações observadas ou os elementos de prova visuais que sustentam uma determinada interpretação. A entrada de vídeo documentada desta família destina-se à compreensão, não à produção de um excerto editado. Se a tarefa depender de um fotograma com texto pequeno, forneça uma imagem estática legível juntamente com a pergunta. A saída esperada deve identificar os objetos ou as etapas relevantes e explicar a conclusão em texto, sem pressupor que uma descrição demonstra a intenção de uma pessoa.
A referência de conversação indica que as mensagens de sistema não têm efeito nos modelos QVQ. Coloque a tarefa, as instruções sobre o papel a desempenhar e o formato pretendido na mensagem do utilizador. Recomenda também que se mantenham os valores de amostragem predefinidos de QVQ. Defina uma resposta final que possa ser inspecionada, como observações seguidas de uma conclusão, ou uma tabela que associe cada afirmação a uma característica visível. Uma tabela solicitada ou uma disposição semelhante a JSON deve ser validada pela aplicação; não equivale a uma capacidade anunciada de saída com restrições impostas.
Guarde o identificador datado com o material de origem e quaisquer definições de processamento necessárias para repetir uma tarefa. As outras versões de QVQ-Max e o nome alternativo variável da família continuam a ser designações separadas. Para uma fonte extensa, escolha as páginas ou os fotogramas relevantes, preserve as relações entre eles e deixe espaço para a resposta. A representação dos conteúdos multimédia, as instruções da tarefa e o histórico da conversa afetam o pedido. A preparação deve seguir a especificação da edição e da interface selecionadas, em vez de adotar parâmetros numéricos de um modelo visual sem relação.
Um resultado analítico prático contém os factos visíveis utilizados, a explicação e a resposta final, identificando os pormenores em falta ou incertos. Verifique um cálculo face aos números e às unidades indicados; verifique uma comparação visual face às duas imagens originais; verifique uma interpretação de vídeo face aos fotogramas relevantes. O texto de raciocínio de QVQ-Max não executa, por si só, uma ferramenta externa, não aplica uma alteração num programa nem demonstra que foram pesquisadas informações fora das fontes fornecidas. Utilize o modelo para a análise visual documentada e conserve provas separadas de qualquer ação posterior.
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Reason from transcribed chart values\n\nUse this text transcription of a chart, not an image: "Axis: liters per hour. Pump A: 18 at setting 1, 24 at setting 2. Pump B: 20 at setting 1, 21 at setting 2." Compare the increases and identify which pump gains more. Show the arithmetic, preserve units and avoid inferring power use.A small comparison table, two increase calculations and a conclusion restricted to flow rate.Check that increases are computed within each pump and no energy-efficiency claim is added.qvq-max-2025-05-15QVQ-Max — 2025-05-15 mantém uma identidade datada separada na linha de raciocínio visual da Qwen. Utilize a abordagem documentada da sua família para perguntas que relacionam imagens, diagramas ou observações de vídeo com uma explicação, um cálculo ou uma conclusão por escrito.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
QVQ-Max — 2025-05-15 é uma entrada datada na linha de raciocínio visual QVQ-Max. O fabricante descreve esta família como uma combinação de entrada visual, raciocínio e resposta em texto. As suas áreas de aplicação incluem matemática, programação, análise visual, criação de materiais e resolução geral de problemas. A finalidade é explicar ou resolver uma questão sobre os elementos de prova visuais fornecidos, em vez de gerar uma nova imagem ou um novo vídeo.
Os fluxos de trabalho documentados de QVQ combinam uma pergunta escrita com imagens ou vídeo e devolvem texto. Para uma ilustração matemática, forneça o enunciado completo, legendas legíveis e a grandeza a determinar. Para um gráfico, identifique os eixos, a unidade de medida e a comparação de que necessita. Peça ao modelo que separe os dados visíveis dos pressupostos antes de apresentar uma conclusão. O resultado pode ser uma resolução explicada, uma comparação de observações ou uma explicação de como determinados pormenores sustentam uma resposta.
O fabricante descreve QVQ como uma combinação de entrada visual, raciocínio e resposta em texto. O seu fluxo de serviço utiliza transmissão em fluxo contínuo. Numa aplicação, mantenha o raciocínio intermédio distinguível da resposta concluída e reúna os fragmentos devolvidos antes de utilizar o resultado como documento ou instrução. O fluxo inacabado de um modelo de raciocínio não é o mesmo produto que a sua conclusão final.
Prepare uma tarefa coerente. Para um diagrama de processo, identifique a condição inicial, os pontos de decisão e o resultado a explicar. Para várias imagens relacionadas, identifique cada fonte e indique a sua ordem ou relação. Um pedido útil pode comparar duas configurações ilustradas, enumerar as alterações visíveis e explicar qual delas afeta o requisito enunciado. Preserve as legendas originais para que cada observação possa ser verificada na imagem correta e peça esclarecimentos quando um símbolo ou uma legenda não puder ser lido.
Para uma pergunta sobre vídeo, defina o acontecimento e a parte do excerto a examinar. Peça a sequência de ações observadas ou os elementos de prova visuais que sustentam uma determinada interpretação. A entrada de vídeo documentada desta família destina-se à compreensão, não à produção de um excerto editado. Se a tarefa depender de um fotograma com texto pequeno, forneça uma imagem estática legível juntamente com a pergunta. A saída esperada deve identificar os objetos ou as etapas relevantes e explicar a conclusão em texto, sem pressupor que uma descrição demonstra a intenção de uma pessoa.
A referência de conversação indica que as mensagens de sistema não têm efeito nos modelos QVQ. Coloque a tarefa, as instruções sobre o papel a desempenhar e o formato pretendido na mensagem do utilizador. Recomenda também que se mantenham os valores de amostragem predefinidos de QVQ. Defina uma resposta final que possa ser inspecionada, como observações seguidas de uma conclusão, ou uma tabela que associe cada afirmação a uma característica visível. Uma tabela solicitada ou uma disposição semelhante a JSON deve ser validada pela aplicação; não equivale a uma capacidade anunciada de saída com restrições impostas.
Guarde o identificador datado com o material de origem e quaisquer definições de processamento necessárias para repetir uma tarefa. As outras versões de QVQ-Max e o nome alternativo variável da família continuam a ser designações separadas. Para uma fonte extensa, escolha as páginas ou os fotogramas relevantes, preserve as relações entre eles e deixe espaço para a resposta. A representação dos conteúdos multimédia, as instruções da tarefa e o histórico da conversa afetam o pedido. A preparação deve seguir a especificação da edição e da interface selecionadas, em vez de adotar parâmetros numéricos de um modelo visual sem relação.
Um resultado analítico prático contém os factos visíveis utilizados, a explicação e a resposta final, identificando os pormenores em falta ou incertos. Verifique um cálculo face aos números e às unidades indicados; verifique uma comparação visual face às duas imagens originais; verifique uma interpretação de vídeo face aos fotogramas relevantes. O texto de raciocínio de QVQ-Max não executa, por si só, uma ferramenta externa, não aplica uma alteração num programa nem demonstra que foram pesquisadas informações fora das fontes fornecidas. Utilize o modelo para a análise visual documentada e conserve provas separadas de qualquer ação posterior.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qvq-max-2025-05-15 | 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-2025-05-15", "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-2025-05-15',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-2025-05-15',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-2025-05-15
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
qvq-max-2025-05-15QVQ-Max — 2025-05-15 mantém uma identidade datada separada na linha de raciocínio visual da Qwen. Utilize a abordagem documentada da sua família para perguntas que relacionam imagens, diagramas ou observações de vídeo com uma explicação, um cálculo ou uma conclusão por escrito.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
QVQ-Max — 2025-05-15 é uma entrada datada na linha de raciocínio visual QVQ-Max. O fabricante descreve esta família como uma combinação de entrada visual, raciocínio e resposta em texto. As suas áreas de aplicação incluem matemática, programação, análise visual, criação de materiais e resolução geral de problemas. A finalidade é explicar ou resolver uma questão sobre os elementos de prova visuais fornecidos, em vez de gerar uma nova imagem ou um novo vídeo.
Os fluxos de trabalho documentados de QVQ combinam uma pergunta escrita com imagens ou vídeo e devolvem texto. Para uma ilustração matemática, forneça o enunciado completo, legendas legíveis e a grandeza a determinar. Para um gráfico, identifique os eixos, a unidade de medida e a comparação de que necessita. Peça ao modelo que separe os dados visíveis dos pressupostos antes de apresentar uma conclusão. O resultado pode ser uma resolução explicada, uma comparação de observações ou uma explicação de como determinados pormenores sustentam uma resposta.
O fabricante descreve QVQ como uma combinação de entrada visual, raciocínio e resposta em texto. O seu fluxo de serviço utiliza transmissão em fluxo contínuo. Numa aplicação, mantenha o raciocínio intermédio distinguível da resposta concluída e reúna os fragmentos devolvidos antes de utilizar o resultado como documento ou instrução. O fluxo inacabado de um modelo de raciocínio não é o mesmo produto que a sua conclusão final.
Prepare uma tarefa coerente. Para um diagrama de processo, identifique a condição inicial, os pontos de decisão e o resultado a explicar. Para várias imagens relacionadas, identifique cada fonte e indique a sua ordem ou relação. Um pedido útil pode comparar duas configurações ilustradas, enumerar as alterações visíveis e explicar qual delas afeta o requisito enunciado. Preserve as legendas originais para que cada observação possa ser verificada na imagem correta e peça esclarecimentos quando um símbolo ou uma legenda não puder ser lido.
Para uma pergunta sobre vídeo, defina o acontecimento e a parte do excerto a examinar. Peça a sequência de ações observadas ou os elementos de prova visuais que sustentam uma determinada interpretação. A entrada de vídeo documentada desta família destina-se à compreensão, não à produção de um excerto editado. Se a tarefa depender de um fotograma com texto pequeno, forneça uma imagem estática legível juntamente com a pergunta. A saída esperada deve identificar os objetos ou as etapas relevantes e explicar a conclusão em texto, sem pressupor que uma descrição demonstra a intenção de uma pessoa.
A referência de conversação indica que as mensagens de sistema não têm efeito nos modelos QVQ. Coloque a tarefa, as instruções sobre o papel a desempenhar e o formato pretendido na mensagem do utilizador. Recomenda também que se mantenham os valores de amostragem predefinidos de QVQ. Defina uma resposta final que possa ser inspecionada, como observações seguidas de uma conclusão, ou uma tabela que associe cada afirmação a uma característica visível. Uma tabela solicitada ou uma disposição semelhante a JSON deve ser validada pela aplicação; não equivale a uma capacidade anunciada de saída com restrições impostas.
Guarde o identificador datado com o material de origem e quaisquer definições de processamento necessárias para repetir uma tarefa. As outras versões de QVQ-Max e o nome alternativo variável da família continuam a ser designações separadas. Para uma fonte extensa, escolha as páginas ou os fotogramas relevantes, preserve as relações entre eles e deixe espaço para a resposta. A representação dos conteúdos multimédia, as instruções da tarefa e o histórico da conversa afetam o pedido. A preparação deve seguir a especificação da edição e da interface selecionadas, em vez de adotar parâmetros numéricos de um modelo visual sem relação.
Um resultado analítico prático contém os factos visíveis utilizados, a explicação e a resposta final, identificando os pormenores em falta ou incertos. Verifique um cálculo face aos números e às unidades indicados; verifique uma comparação visual face às duas imagens originais; verifique uma interpretação de vídeo face aos fotogramas relevantes. O texto de raciocínio de QVQ-Max não executa, por si só, uma ferramenta externa, não aplica uma alteração num programa nem demonstra que foram pesquisadas informações fora das fontes fornecidas. Utilize o modelo para a análise visual documentada e conserve provas separadas de qualquer ação posterior.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qvq-max-2025-05-15 | 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 $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "qvq-max-2025-05-15",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-2025-05-15', '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-2025-05-15', '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-2025-05-15
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
Reason from transcribed chart values\n\nUse this text transcription of a chart, not an image: "Axis: liters per hour. Pump A: 18 at setting 1, 24 at setting 2. Pump B: 20 at setting 1, 21 at setting 2." Compare the increases and identify which pump gains more. Show the arithmetic, preserve units and avoid inferring power use.A small comparison table, two increase calculations and a conclusion restricted to flow rate.Check that increases are computed within each pump and no energy-efficiency claim is added.