Qwen3 VL 32B Instruct é a edição de 32B orientada para o cumprimento de instruções da família Qwen3 VL. O fabricante identifica-a separadamente da edição 32B Thinking. O guia da família descreve perceção visual, compreensão textual, OCR, análise de documentos, localização espacial e compreensão de vídeo como tarefas práticas.
Forneça a fonte visual e uma pergunta bem delimitada. Para uma imagem documental, identifique o texto ou os campos a extrair. Para um diagrama, pergunte sobre etiquetas e relações específicas. Para um vídeo, indique o acontecimento ou intervalo de interesse e a descrição final de que a aplicação precisa.
Mantenha visíveis os identificadores das fontes quando várias imagens ou excertos contribuírem com factos diferentes. As orientações do fabricante incluem acrescentar identificadores às entradas visuais para que uma resposta posterior possa remeter para a fonte pretendida.
A família descreve OCR em 32 línguas e análise de documentos com informação de disposição. Defina os campos, a estrutura da resposta e o tratamento de conteúdo pouco claro quando o resultado for usado por uma aplicação. Confira o texto e os valores extraídos com a fonte original.
Os seus exemplos de programação visual incluem Draw.io, HTML, CSS e JavaScript produzidos a partir de imagens ou vídeo. Uma tarefa útil indica as relações visuais e o comportamento de interface que o código tem de preservar. A aplicação envolvente guarda e executa o código devolvido para examinar o resultado.
Para uma tarefa de localização de objetos, identifique o alvo e o que o distingue dos objetos próximos. Use a representação de posição documentada pela interface selecionada. Para uma tarefa num ecrã, identifique o controlo visível e o estado pretendido; uma aplicação executa a ação selecionada e devolve a observação resultante.
O fabricante publica um contexto nativo de 256K para a família. Prepare a tarefa dentro dos limites reais de entrada e geração da interface selecionada. Preserve a identidade 32B Instruct juntamente com a fonte e a resposta; a edição Thinking e as outras dimensões de modelo têm as suas próprias definições de geração.
", "aboutText": "Qwen3 VL 32B Instruct é a edição de 32B orientada para o cumprimento de instruções da família Qwen3 VL. O fabricante identifica-a separadamente da edição 32B Thinking. O guia da família descreve perceção visual, compreensão textual, OCR, análise de documentos, localização espacial e compreensão de vídeo como tarefas práticas.\n\n### Especifique a informação a devolver\n\nForneça a fonte visual e uma pergunta bem delimitada. Para uma imagem documental, identifique o texto ou os campos a extrair. Para um diagrama, pergunte sobre etiquetas e relações específicas. Para um vídeo, indique o acontecimento ou intervalo de interesse e a descrição final de que a aplicação precisa.\n\nMantenha visíveis os identificadores das fontes quando várias imagens ou excertos contribuírem com factos diferentes. As orientações do fabricante incluem acrescentar identificadores às entradas visuais para que uma resposta posterior possa remeter para a fonte pretendida.\n\n### Transforme material visual num resultado útil\n\nA família descreve OCR em 32 línguas e análise de documentos com informação de disposição. Defina os campos, a estrutura da resposta e o tratamento de conteúdo pouco claro quando o resultado for usado por uma aplicação. Confira o texto e os valores extraídos com a fonte original.\n\nOs seus exemplos de programação visual incluem Draw.io, HTML, CSS e JavaScript produzidos a partir de imagens ou vídeo. Uma tarefa útil indica as relações visuais e o comportamento de interface que o código tem de preservar. A aplicação envolvente guarda e executa o código devolvido para examinar o resultado.\n\n### Localize objetos e fundamente decisões da aplicação\n\nPara uma tarefa de localização de objetos, identifique o alvo e o que o distingue dos objetos próximos. Use a representação de posição documentada pela interface selecionada. Para uma tarefa num ecrã, identifique o controlo visível e o estado pretendido; uma aplicação executa a ação selecionada e devolve a observação resultante.\n\n### Mantenha explícito o perfil Instruct\n\nO fabricante publica um contexto nativo de 256K para a família. Prepare a tarefa dentro dos limites reais de entrada e geração da interface selecionada. Preserve a identidade 32B Instruct juntamente com a fonte e a resposta; a edição Thinking e as outras dimensões de modelo têm as suas próprias definições de geração.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemplo técnico em inglês
Convert a transcribed table to a record\n\nUse this written transcription of page P3: 'Item | Ordered | Received; pads | 12 | 10; pens | 20 | unclear.' Produce a Markdown table with item, ordered, received and shortage. Use 'unknown' when the source cannot support a value, and retain P3 with the result. Do not infer the unclear count.A Markdown table with source-linked quantities and explicit unknown received/shortage values where necessary.The pads shortage may be calculated, but the pens shortage must remain unknown.qwen3-vl-32b-instructQwen3 VL 32B Instruct é a edição de visão e linguagem de 32B orientada para o cumprimento de instruções em tarefas de imagem, vídeo e escrita. O fabricante descreve OCR, interpretação estruturada de documentos, localização espacial e fluxos de conversão visual em código na família Qwen3 VL.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Qwen3 VL 32B Instruct é a edição de 32B orientada para o cumprimento de instruções da família Qwen3 VL. O fabricante identifica-a separadamente da edição 32B Thinking. O guia da família descreve perceção visual, compreensão textual, OCR, análise de documentos, localização espacial e compreensão de vídeo como tarefas práticas.
Forneça a fonte visual e uma pergunta bem delimitada. Para uma imagem documental, identifique o texto ou os campos a extrair. Para um diagrama, pergunte sobre etiquetas e relações específicas. Para um vídeo, indique o acontecimento ou intervalo de interesse e a descrição final de que a aplicação precisa.
Mantenha visíveis os identificadores das fontes quando várias imagens ou excertos contribuírem com factos diferentes. As orientações do fabricante incluem acrescentar identificadores às entradas visuais para que uma resposta posterior possa remeter para a fonte pretendida.
A família descreve OCR em 32 línguas e análise de documentos com informação de disposição. Defina os campos, a estrutura da resposta e o tratamento de conteúdo pouco claro quando o resultado for usado por uma aplicação. Confira o texto e os valores extraídos com a fonte original.
Os seus exemplos de programação visual incluem Draw.io, HTML, CSS e JavaScript produzidos a partir de imagens ou vídeo. Uma tarefa útil indica as relações visuais e o comportamento de interface que o código tem de preservar. A aplicação envolvente guarda e executa o código devolvido para examinar o resultado.
Para uma tarefa de localização de objetos, identifique o alvo e o que o distingue dos objetos próximos. Use a representação de posição documentada pela interface selecionada. Para uma tarefa num ecrã, identifique o controlo visível e o estado pretendido; uma aplicação executa a ação selecionada e devolve a observação resultante.
O fabricante publica um contexto nativo de 256K para a família. Prepare a tarefa dentro dos limites reais de entrada e geração da interface selecionada. Preserve a identidade 32B Instruct juntamente com a fonte e a resposta; a edição Thinking e as outras dimensões de modelo têm as suas próprias definições de geração.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen3-vl-32b-instruct | 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 $0.000286 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.001144 / 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": "qwen3-vl-32b-instruct", "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='qwen3-vl-32b-instruct',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='qwen3-vl-32b-instruct',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 qwen3-vl-32b-instruct
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
qwen3-vl-32b-instructQwen3 VL 32B Instruct é a edição de visão e linguagem de 32B orientada para o cumprimento de instruções em tarefas de imagem, vídeo e escrita. O fabricante descreve OCR, interpretação estruturada de documentos, localização espacial e fluxos de conversão visual em código na família Qwen3 VL.
Esta descrição apresenta as capacidades do modelo. As entradas, saídas e opções disponíveis no Ailoot para o método selecionado estão indicadas abaixo.
Qwen3 VL 32B Instruct é a edição de 32B orientada para o cumprimento de instruções da família Qwen3 VL. O fabricante identifica-a separadamente da edição 32B Thinking. O guia da família descreve perceção visual, compreensão textual, OCR, análise de documentos, localização espacial e compreensão de vídeo como tarefas práticas.
Forneça a fonte visual e uma pergunta bem delimitada. Para uma imagem documental, identifique o texto ou os campos a extrair. Para um diagrama, pergunte sobre etiquetas e relações específicas. Para um vídeo, indique o acontecimento ou intervalo de interesse e a descrição final de que a aplicação precisa.
Mantenha visíveis os identificadores das fontes quando várias imagens ou excertos contribuírem com factos diferentes. As orientações do fabricante incluem acrescentar identificadores às entradas visuais para que uma resposta posterior possa remeter para a fonte pretendida.
A família descreve OCR em 32 línguas e análise de documentos com informação de disposição. Defina os campos, a estrutura da resposta e o tratamento de conteúdo pouco claro quando o resultado for usado por uma aplicação. Confira o texto e os valores extraídos com a fonte original.
Os seus exemplos de programação visual incluem Draw.io, HTML, CSS e JavaScript produzidos a partir de imagens ou vídeo. Uma tarefa útil indica as relações visuais e o comportamento de interface que o código tem de preservar. A aplicação envolvente guarda e executa o código devolvido para examinar o resultado.
Para uma tarefa de localização de objetos, identifique o alvo e o que o distingue dos objetos próximos. Use a representação de posição documentada pela interface selecionada. Para uma tarefa num ecrã, identifique o controlo visível e o estado pretendido; uma aplicação executa a ação selecionada e devolve a observação resultante.
O fabricante publica um contexto nativo de 256K para a família. Prepare a tarefa dentro dos limites reais de entrada e geração da interface selecionada. Preserve a identidade 32B Instruct juntamente com a fonte e a resposta; a edição Thinking e as outras dimensões de modelo têm as suas próprias definições de geração.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores e limites | Predefinição |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObrigatório | Valores e limites qwen3-vl-32b-instruct | 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 $0.000286 / 1K tokens Saída · Tokens de saída $0.001144 / 1K tokens Entrada · Leitura da cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache $0 / 1K tokens Entrada · Escrita na cache, 1 hora — / 1K tokens |
O Ailoot reserva um montante estimado antes de um pedido. Após o resultado, liquida o custo final com base na utilização medida. No streaming, a liquidação usa o registo final de utilização. Como funcionam a reserva e a liquidação →
{\n "model": "qwen3-vl-32b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-vl-32b-instruct', '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': 'qwen3-vl-32b-instruct', '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 qwen3-vl-32b-instruct
Use os caminhos dos métodos indicados acima.
Exemplo técnico em inglês
Convert a transcribed table to a record\n\nUse this written transcription of page P3: 'Item | Ordered | Received; pads | 12 | 10; pens | 20 | unclear.' Produce a Markdown table with item, ordered, received and shortage. Use 'unknown' when the source cannot support a value, and retain P3 with the result. Do not infer the unclear count.A Markdown table with source-linked quantities and explicit unknown received/shortage values where necessary.The pads shortage may be calculated, but the pens shortage must remain unknown.