Source: https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen-2-5-72b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen-2-5-72b-instruct/
Language: ru

# Qwen2.5 72B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen-2-5-72b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen-2-5-72b-instruct/facts.json)

## [Qwen2.5 72B Instruct](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen-2-5-72b-instruct/)

Qwen2.5 72B Instruct — плотная текстовая модель Qwen, обученная следовать инструкциям, для многоязычного диалога, кода, математики и структурированных данных. Производитель описывает расширенный контекст 131 072 токена, генерацию 8 192 токенов и шаблоны вызова инструментов.

- [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen-2-5-72b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen-qwen-2-5-72b-instruct/#method-1)

О модели

Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.

Qwen2.5 72B Instruct — большая текстовая модель, обученная следовать инструкциям, из универсальной серии Qwen2.5. Она создаёт письменные ответы, код и структурированный текст по инструкциям и беседе. Возможности охватывают общие знания, программирование, математику, выполнение подробных инструкций и работу с таблицами. Это отдельная версия от базового чекпойнта Qwen2.5 и самостоятельных редакций Coder, Math и vision-language.

Модель представляет собой плотный Transformer только с декодером, содержащий 72,7 миллиарда параметров, включая 70 миллиардов параметров без учёта эмбеддингов. Опубликованная архитектура включает 80 слоёв и внимание со сгруппированными запросами с 64 головами запросов и восемью головами ключей/значений, а также ротационные позиционные эмбеддинги, SwiGLU и RMSNorm. Объём данных предобучения серии достигает 18 триллионов токенов; затем следует последующее обучение для работы с инструкциями.

Точная карточка модели указывает полный контекст 131 072 токена и генерацию до 8 192 токенов. Опубликованная конфигурация изначально рассчитана на 32 768 позиций; для расширенного контекста требуется настройка масштабирования длины от производителя. Карточка предупреждает, что статическое масштабирование может влиять на качество работы с более короткими текстами, и рекомендует включать его, когда нужны длинные входные данные. Эти величины различают полные возможности модели и конфигурацию чекпойнта по умолчанию для конкретного развёртывания.

Для работы с длинными документами укажите разделы, которые нужно изучить, и возвращаемый результат: сравнение, план, краткое изложение или набор извлечённых фактов. Уложите инструкции, исходный текст и запрашиваемый ответ в доступный контекст. Для объёмного отчёта полезны план разделов и явные приоритеты, чтобы вывод следовал заданию, а не тратил длину генерации на постороннее вступление.

Понимание структурированных данных и генерация JSON — заметные составляющие этого выпуска. Перед запросом преобразования предоставьте заголовки таблицы, единицы измерения и правила обозначения отсутствующих значений. Для извлечения данных задайте выходные поля и попросите отличать значения, прямо указанные в источнике, от отсутствующей информации. Затем приложение может разобрать результат и проверить его по ожидаемой структуре. Само создание JSON не превращает конкретную схему в гарантированный контракт вывода.

Qwen описывает поддержку вызова инструментов через шаблоны беседы и совместимые интеграции приложений. Предоставьте описания функций и сведения, необходимые каждой функции. Модель подготавливает предложенный вызов; приложение выполняет его и передаёт результат для следующего хода диалога. Полезная задача с данными может получить запись, сопоставить её с вопросом пользователя и вернуть краткое объяснение, связанное с полученными полями. Выполнение действий и доступ к внешним системам обеспечивает окружающее приложение.

Производитель описывает поддержку более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский и арабский. Гибкость системного запроса также позволяет задавать роль и условия работы чат-бота. Для кода или математики предоставьте соответствующую реализацию или исходные положения и запросите ответ вместе с проверками или промежуточными шагами, необходимыми для его оценки. Для многоязычного вывода укажите целевой язык и термины, которые нужно сохранить, чтобы результат подходил нужной аудитории.

Практическая задача

### Практическая задача

Технический пример на английском

```
Transform a small stock table

Transform this table into a compact requested JSON array. Columns: sku, units, unit. Rows: A7 | 12 | boxes; B3 | blank | pieces; C9 | 0 | boxes. Preserve SKU spelling and units, convert stated counts to integers, and use null for a blank count. Return the array only; do not calculate totals across different units.
```

#### Ожидаемый результат

```
A three-object JSON-shaped array retaining sku, units and unit with numeric counts or null.
```

#### Проверка результата

```
The blank count remains null, zero remains 0, and boxes are not added to pieces.
```

**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`

[`qwen/qwen-2.5-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen-2.5-72b-instruct`

### Начало

Qwen2.5 72B Instruct — плотная текстовая модель Qwen, обученная следовать инструкциям, для многоязычного диалога, кода, математики и структурированных данных. Производитель описывает расширенный контекст 131 072 токена, генерацию 8 192 токенов и шаблоны вызова инструментов.

Допустимые входные данные

Текст

Результаты

Текст

### Доступно в Ailoot · входные данные и методы

**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions`

Входные данные

`text`

Результат

`text`

Выходной формат

json или SSE

| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen/qwen-2.5-72b-instruct | По умолчанию— |
| Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
| Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Примеры: system, user, assistant, tool, function Условия: Эти роли явно представлены типами совместимости исходного кода; точный набор ролей зависит от модели. Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`messages[].content` | Тип`string\|content_part[]\|null` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`messages[].tool_calls` | Тип`tool_call[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`messages[].tool_call_id` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
| Поле`messages[].name` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`messages[].reasoning_content` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
| Поле`messages[].reasoning_details` | Тип`object\|array` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`max_completion_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
| Поле`stream_options.include_usage` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`temperature` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`top_p` | Тип`number` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`stop` | Тип`string\|string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`tools` | Тип`function_tool[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`tools[].type` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`tools[].function.name` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
| Поле`tools[].function.description` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`tools[].function.parameters` | Тип`JSON_schema` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`tool_choice` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`parallel_tool_calls` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`response_format` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`reasoning_effort` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`reasoning` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`service_tier` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`instructions` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
| Поле`functions` | Тип`function[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`function_call` | Тип`string\|object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`prompt_cache_options` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
| Поле`modalities` | Тип`string[]` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
| Поле`provider` | Тип`object` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
| Поле`cache_control.ttl` | Тип`string` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: 1h отклоняется в фактических местах настройки кэша запросов | По умолчанию— |

Сочетания входных материалов

**Текст** · Текст UTF8

`messages[].content`

Параметры и жизненный цикл метода

| Параметр | Контракт |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Контрактapplication/json |
| Параметр`required` | Контрактmodel, messages |
| Параметр`material_types` | Контрактtext |
| Параметр`messages` | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
| Параметр`file_material` | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
| Параметр`optional_controls` | Контрактstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Параметр`control_scope` | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
| Параметр`output_modalities` | Контрактtext |
| Параметр`hosted_operations` | Контрактfalse |
| Параметр`multimodal_input_binding` | Контрактnull |

Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed`

Отправляйте точный ID модели вместе с messages.

Длина контекста не является пределом выхода.

Текстовый файл может передавать буквальный текст; входные изображения, аудио и файловые объекты требуют точной привязки.

### Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим

Стандартный тариф При выборе быстрого режима

Режим flex

Стандартный тариф При выборе режима flex

Максимальная интенсивность рассуждений

Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

#### Ставки Ailoot

#### Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.00118** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00118** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.00118** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00118** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов |

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/)

### Примеры запросов

#### Ailoot Ultra · Чат OpenAI

curlPython SDKПоток Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen-2.5-72b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen-2.5-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen-2.5-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Получить и сохранить результаты

#### Ailoot Ultra · Чат OpenAI

json или SSE

##### Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте каждый вариант ответа с его содержимым, вызовами инструментов и рассуждениями. В SSE собирайте изменения по индексам варианта и инструмента, сохраняйте итоговую причину завершения и данные использования.

##### Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа

| Поле | Тип |
| --- | --- |
| Поле`choices[].index` | Типinteger |
| Поле`choices[].message.content` | Типstring\|null |
| Поле`choices[].message.tool_calls` | Типtool\_call\[\] |
| Поле`choices[].message.reasoning_content` | Типstring |
| Поле`choices[].message.reasoning_details` | Типobject\|array |
| Поле`choices[].finish_reason` | Типstring\|null |
| Поле`usage` | Типobject |

Ошибки и дальнейшие шаги

| Ответ | Условие | Следующий шаг |
| --- | --- | --- |
| Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |

### Псевдонимы

#### Псевдонимы моделей

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen-2.5-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&fmt=chat)

#### Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

#### Связанные ID для вызова

[`qwen/qwen-2.5-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`

[`qwen/qwen-2.5-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen-2.5-72b-instruct`

### Начало

Qwen2.5 72B Instruct — плотная текстовая модель Qwen, обученная следовать инструкциям, для многоязычного диалога, кода, математики и структурированных данных. Производитель описывает расширенный контекст 131 072 токена, генерацию 8 192 токенов и шаблоны вызова инструментов.

Допустимые входные данные

Текст

Результаты

json · sse

### Доступно в Ailoot · входные данные и методы

**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages`

Входные данные

`text`

Результат

`json`, `sse`

Выходной формат

JSON или SSE

| Поле | Тип | Требование | Значения и ограничения | По умолчанию |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Поле`model` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения qwen/qwen-2.5-72b-instruct | По умолчанию— |
| Поле`messages` | Тип`message[]` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`messages[].role` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
| Поле`messages[].content` | Тип`string` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`max_tokens` | Тип`integer` | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
| Поле`stream` | Тип`boolean` | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |

Сочетания входных материалов

**Текст** · Текст UTF-8

`строка messages[].content`

Параметры и жизненный цикл метода

| Параметр | Контракт |
| --- | --- |
| Параметр`content_type` | Контрактapplication/json |
| Параметр`required` | Контрактmodel, messages, max\_tokens |
| Параметр`optional_controls` | Контрактstream |
| Параметр`material_types` | Контрактtext |
| Параметр`text_file_material` | КонтрактПрочитайте фактический документ UTF-8 и поместите его текст в указанную строку входа или содержимого сообщения. |

Жизненный цикл: `synchronous_or_streamed`

### Тарифы

Тарифная справка не добавляет режимы запроса. Поддерживаемые параметры указаны для выбранного метода.

Быстрый режим

Стандартный тариф При выборе быстрого режима

Режим flex

Стандартный тариф При выборе режима flex

Максимальная интенсивность рассуждений

Стандартный тариф При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

#### Ставки Ailoot

#### Цены по конфигурациям

Сопоставьте каждую плату с указанными условиями. Для каждого набора альтернативных конфигураций используйте одну ставку.

| Конфигурация | Шкала ставок | Токенов контекста больше | Токенов контекста не более, включительно | Плата |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Токенов контекста больше— | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.00118** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00118** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов |
| КонфигурацияУровень 1 по длине запроса | Шкала ставок— | Токенов контекста больше0 | Токенов контекста не более, включительноБез верхней границы | Плата Вход · Входные токены **$0.00118** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.00118** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **—** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов |

Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/)

### Примеры запросов

#### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат

```json
{
  "model": "qwen/qwen-2.5-72b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen-2.5-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen-2.5-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
```

### Получить и сохранить результаты

#### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

JSON или SSE

##### Сохраняйте все готовые результаты

Сохраняйте каждый полностью полученный ответ, файл и элемент содержимого.

Сохраняйте все блоки содержимого, подписи рассуждений и фактические ID обращений к инструментам. Собирайте все изменения блоков SSE; первый текстовый блок не является полным выходом.

##### Если нужно проверить исходный ответ

Сохраняйте ID запросов и ответов, а также заголовки. Общий URL получения текстового задания не предоставлен.

Поля ответа

| Поле | Тип |
| --- | --- |
| Поле`id` | Типstring |
| Поле`model` | Типstring |
| Поле`content[]` | Типtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Поле`stop_reason` | Типstring\|null |
| Поле`usage` | Типobject |

Ошибки и дальнейшие шаги

| Ответ | Условие | Следующий шаг |
| --- | --- | --- |
| Ответ400 · `invalid_request_error` | УсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметра | Следующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание. |

### Псевдонимы

#### Псевдонимы моделей

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen-2.5-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&fmt=messages)

#### Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

#### Связанные ID для вызова

[`qwen/qwen-2.5-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen-2.5-72b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen2.5 72B Instruct

Какие входные данные и результаты доступны?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

Какие поля использует запрос?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Какие ограничения действуют?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen-2.5-72b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

Подключите Ailoot к Claude Code, OpenCode, Hermes или своему приложению.

## Компания и портфель её проектов

Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно.

## Покупайте токены со скидкой.

Скидка по подписке для регулярной работы. Промокоды — до 50% на покупку токенов.

Подписка

Выберите тариф со скидкой для своих регулярных запросов.

Промокод до 50%

Введите код при покупке. Цена пересчитается с учётом действующей акции.

Расходы в истории

Модель, токены и сумма сохраняются для каждого запроса.

[Выбрать подписку](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/subscriptions/) · [Посмотреть цены моделей](https://ailoot.ai/models/ru/)

## Подключайте API к продукту, который вы продаёте.

SaaS, приложения и боты — по оферте и лицензионному договору Ailoot. Для перепродажи запросите реселлерскую лицензию.

Коммерческое приложение

Встраивайте генерацию текста, картинок, видео и звука в платные функции своего сервиса.

Лицензия для реселлера

Пришлите описание проекта и схему доступа. Запросите письменные условия использования и перепродажи.

Документы на сайте

Оферта, лицензионный договор и политика обработки данных доступны до подключения.

[Запросить реселлерскую лицензию](mailto:support@ailoot.ai) · [Оферта и лицензионный договор](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=ru)

## Ailoot · Компания и портфель её проектов





Ailoot опирается на накопленный опыт работы, большую клиентскую базу, стабильный сервис и постоянный контроль KPI.





Компания и портфель её проектов: миллионы клиентов; продажи на миллиарды ежемесячно.





Этот опыт Ailoot использует для API-доступа к нейросетям в продуктах клиентов, агентах, приложениях и автоматизациях.