models

Qwen2.5 Coder 7B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2.5 Coder 7B Instruct

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — текстовая модель для генерации, объяснения и исправления кода по инструкциям. Её выпуск с 7.61 миллиарда параметров поддерживает расширенный контекст до 131,072 токенов при документированной конфигурации длинного контекста.

О модели

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

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — настроенный на инструкции выпуск размера 7B семейства Qwen для работы с кодом, ранее известного как CodeQwen. Его основные задачи — генерация кода, рассуждение о поведении программ и исправление кода. Модель получает текст, включая требования и исходный код, и возвращает текст, который может содержать реализацию, объяснение или предлагаемое изменение.

Возможности программирования и обучение

Разработчик описывает 5.5 триллиона обучающих токенов, включая исходный код, материал, связывающий текст с кодом, и синтетические примеры. Наряду с программной специализацией семейство сохраняет математические и общие языковые способности. Анонс выпуска различает генерацию программы, рассуждение о её исполнении и исправление существующей реализации; им нужны разные входы и разные итоговые артефакты.

Для генерации предоставьте язык программирования, сигнатуру функции, типы входов и ожидаемое возвращаемое значение. Приложите ограничения, например может ли функция изменять входные данные или использовать внешнюю зависимость. Попросите реализацию и короткое объяснение соблюдения каждого требования. Например, запрос сортировки может задавать сохранение повторяющихся значений и неизменность исходного списка, а затем просить функцию и примеры вызовов для пустого списка и списка с повторами.

Для рассуждения о коде предоставьте точный фрагмент и конкретный вход для трассировки. Спросите, какие ветки исполняются, как меняются промежуточные значения и что возвращает функция. Это полезнее ненаправленной просьбы объяснить весь файл: ответ связывает конкретный вход с конкретным путём в программе. Сохраняйте рядом с фрагментом все вызываемые вспомогательные функции или относящиеся к нему определения типов.

Для исправления предоставьте ошибочное поведение, ожидаемое поведение и код, определяющий различие. Одно сообщение об ошибке может оставлять важное условие неуказанным. Запросите предлагаемое исправление, объяснение причины и примеры, различающие старое и задуманное поведение. Возвращённый патч — текстовый артефакт; компиляция, исполнение или применение к репозиторию требуют окружающей среды разработки.

Именованный выпуск 7B

Опубликованная модель имеет 7.61 миллиарда параметров, включая 6.53 миллиарда параметров вне эмбеддингов, и 28 слоёв Transformer. Она использует вращательные позиционные эмбеддинги, SwiGLU, RMSNorm и смещение QKV во внимании. Её внимание с группировкой запросов имеет 28 голов запросов и 4 головы ключей/значений. Эти детали описывают данный выпуск, а не более крупную версию Coder.

Семейство предоставляет отдельные модели Base и Instruct. Instruct согласован с диалоговыми запросами; Base служит основой для продолжения текста и дальнейшего обучения. Эта запись касается настроенной на инструкции модели 7B. Примеры выпуска и основные результаты для других размеров не определяют возможности или ресурсные требования этого выпуска.

Подготовка инструкции

Карточка модели демонстрирует диалог с отдельными системным и пользовательским сообщениями и соответствующим шаблоном чата. Размещайте постоянные правила ответа, например представление реализации и объяснения, отдельно от кода и задачи. Отмечайте, какой фрагмент является существующим исходным кодом, какой текст — требованием и какой результат нужно вернуть. Это помогает сохранить идентификаторы, интерфейсы и поведение, которые запрошенное изменение должно оставить.

Полезный вход помощника разработчика может содержать короткий модуль, вызывающий его код и задуманное изменение. Запросите изменённую функцию, список предположений и примеры входов с ожидаемыми выходами. Для генерируемого визуального артефакта задайте данные и взаимодействия, которые нужно реализовать, и попросите полученный исходный текст; семейство для работы с кодом также иллюстрирует помощников по коду и визуальные артефакты. Отрисовка артефакта остаётся отдельным шагом от генерации его исходного кода.

Обработка длинного текста

Карточка модели указывает полный контекст в 131,072 токена, тогда как опубликованная конфигурация изначально настроена на 32,768 токенов. Обработка входов сверх этой настройки требует документированного расширения YaRN. Пример задаёт коэффициент масштабирования 4.0 и исходное максимальное число позиций 32,768. Разработчик отмечает, что статическое масштабирование может влиять на поведение при коротком тексте, и рекомендует добавлять расширение, когда нужны длинные контексты.

Используйте больший контекст для совместного хранения связанного кода и требований, но определите фактический вопрос: найти несовместимый вызов, объяснить путь данных или предложить изменение в заданном интерфейсе. Включайте части, определяющие поведение, вместо несвязанного материала проекта. 512 сгенерированных токенов в кратком руководстве — настройка примера; карточка не устанавливает по этому значению отдельную максимальную ёмкость вывода.

Документированный результат модели — текст. Её роль в агенте для кода зависит от приложения, предоставляющего доступ к репозиторию, исполнение и обратную связь. Отделяйте эти операции от способности модели предлагать код и объяснять его поведение и при планировании воспроизводимой задачи явно указывайте конкретный выпуск 7B-Instruct и настройки длинного контекста.

Практическая задача

Практическая задача

Технический пример на английском

Repair integer averaging

Fix this Python function: def mean(values): return sum(values) // len(values). Requirement: return the arithmetic mean as a float, preserve fractional results and raise ValueError for empty input. Provide the corrected function and tests for [1, 2], [-2, 2] and []. Explain the two distinct defects.

Ожидаемый результат

A corrected function, three tests and separate explanations for floor division and empty-input behavior.

Проверка результата

Check that [1, 2] keeps its fractional mean and that empty input raises the specified exception.
Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions qwen2.5-coder-7b-instruct

qwen2.5-coder-7b-instruct

Alibaba /qwen2.5-coder-7b-instruct

Начало

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — текстовая модель для генерации, объяснения и исправления кода по инструкциям. Её выпуск с 7.61 миллиарда параметров поддерживает расширенный контекст до 131,072 токенов при документированной конфигурации длинного контекста.

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
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
qwen2.5-coder-7b-instruct
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Минимум элементов: 1
По умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения 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—
Полеmessages[].contentТипstring|content_part[]|nullТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].tool_callsТипtool_call[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].tool_call_idТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID
По умолчанию—
Полеmessages[].nameТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].reasoning_contentТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует
По умолчанию—
Полеmessages[].reasoning_detailsТипobject|arrayТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеmax_completion_tokensТипintegerТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Минимум: 1
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Полеstream_options.include_usageТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеtemperatureТипnumberТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtop_pТипnumberТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеstopТипstring|string[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеtoolsТипfunction_tool[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtools[].typeТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
function
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеtools[].function.nameТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
Применяется, когда: передан инструмент-функция
По умолчанию—
Полеtools[].function.descriptionТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеtools[].function.parametersТипJSON_schemaТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеtool_choiceТипstring|objectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеparallel_tool_callsТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеresponse_formatТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеreasoning_effortТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеreasoningТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеservice_tierТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеinstructionsТипstringТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Поле совместимости
По умолчанию—
ПолеfunctionsТипfunction[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеfunction_callТипstring|objectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
Полеprompt_cache_optionsТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Зависит от модели
По умолчанию—
ПолеmodalitiesТипstring[]ТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
text
По умолчанию—
ПолеproviderТипobjectТребованиеНеобязательноЗначения и ограничения
Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra
По умолчанию—
Полеcache_control.ttlТипstringТребованиеНеобязательноЗначения 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
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
ПараметрmessagesКонтрактмассив сообщений со структурой role/content
Параметрfile_materialКонтрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него
Параметрoptional_controlsКонтрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Параметрcontrol_scopeКонтрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса
Параметрoutput_modalitiesКонтрактtext
Параметрhosted_operationsКонтрактfalse
Параметрmultimodal_input_bindingКонтрактnull

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
Не указано При выборе быстрого режима
Режим flex
Не указано При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

КонфигурацияШкала ставокПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаПлата
Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0001 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 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 →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Чат OpenAI

curlPython SDKПоток Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-7b-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
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='qwen2.5-coder-7b-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"))
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='qwen2.5-coder-7b-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
ПолеТип
Полеchoices[].indexТипinteger
Полеchoices[].message.contentТипstring|null
Полеchoices[].message.tool_callsТипtool_call[]
Полеchoices[].message.reasoning_contentТипstring
Полеchoices[].message.reasoning_detailsТипobject|array
Полеchoices[].finish_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra qwen2.5-coder-7b-instruct

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

qwen2.5-coder-7b-instruct

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages qwen2.5-coder-7b-instruct

qwen2.5-coder-7b-instruct

Alibaba /qwen2.5-coder-7b-instruct

Начало

Qwen2.5-Coder-7B-Instruct — текстовая модель для генерации, объяснения и исправления кода по инструкциям. Её выпуск с 7.61 миллиарда параметров поддерживает расширенный контекст до 131,072 токенов при документированной конфигурации длинного контекста.

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
ПолеТипТребованиеЗначения и ограниченияПо умолчанию
ПолеmodelТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
qwen2.5-coder-7b-instruct
По умолчанию—
ПолеmessagesТипmessage[]ТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmessages[].roleТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограничения
user, assistant
По умолчанию—
Полеmessages[].contentТипstringТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
Полеmax_tokensТипintegerТребованиеОбязательноЗначения и ограниченияПо умолчанию—
ПолеstreamТипbooleanТребованиеНеобязательноЗначения и ограниченияПо умолчаниюfalse
Сочетания входных материалов

Текст · Текст UTF-8

строка messages[].content

Параметры и жизненный цикл метода
ПараметрКонтракт
Параметрcontent_typeКонтрактapplication/json
ПараметрrequiredКонтрактmodel, messages, max_tokens
Параметрoptional_controlsКонтрактstream
Параметрmaterial_typesКонтрактtext
Параметрtext_file_materialКонтрактПрочитайте 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
Не указано При выборе быстрого режима
Режим flex
Не указано При выборе режима flex
Максимальная интенсивность рассуждений
Не указано При максимальной интенсивности рассуждений с корректировкой по умолчанию (default)

Ставки Ailoot

Цены по конфигурациям

КонфигурацияШкала ставокПлата
КонфигурацияБазовые ставки за токеныШкала ставокБазовая ставкаПлата
Вход · Входные токены $0.0001 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.0001 / 1K токенов
Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов
Вход · Запись в кэш $0 / 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 →

Примеры запросов

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic

Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат
{
  "model": "qwen2.5-coder-7b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen2.5-coder-7b-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
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': 'qwen2.5-coder-7b-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
ПолеТип
ПолеidТипstring
ПолеmodelТипstring
Полеcontent[]Типtext|thinking|tool_use|other content block
Полеstop_reasonТипstring|null
ПолеusageТипobject
Ошибки и дальнейшие шаги
ОтветУсловиеСледующий шаг
Ответ400 · invalid_request_errorУсловиеНеверные обязательные поля, представление материалов или значение параметраСледующий шагИсправьте указанные поля перед новым запросом на создание.

Псевдонимы

Псевдонимы моделей

Ailoot Ultra qwen2.5-coder-7b-instruct

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

qwen2.5-coder-7b-instruct

FAQ · Pro/Qwen/Qwen2.5-Coder-7B-Instruct
Какие входные данные и результаты доступны?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-coder-7b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen2.5-coder-7b-instruct: text → json, sse

Какие поля использует запрос?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-coder-7b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen2.5-coder-7b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Какие ограничения действуют?

POST /v1/chat/completions · qwen2.5-coder-7b-instruct: messages.min_items: 1

Подробнее

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 · Посмотреть цены моделей

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 · Оферта и лицензионный договор