Source: https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-5-vl-3b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-5-vl-3b-instruct/ Language: ru # Qwen2.5-VL-3b [Markdown](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-5-vl-3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-5-vl-3b-instruct/facts.json) ## [Qwen2.5-VL-3b](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-5-vl-3b-instruct/) Qwen2.5-VL-3B-Instruct — компактная визуально-языковая модель Qwen, настроенная на инструкции и работу с текстом, изображениями и видео. Она возвращает текст и структурированную визуальную информацию, включая поля документов, координаты объектов и описания событий, с динамическим разрешением и обработкой видео с учётом времени. - [**Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-5-vl-3b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/qwen2-5-vl-3b-instruct/#method-1) О модели Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже. Введение: настроенный на инструкции выпуск 3B Qwen2.5-VL-3B-Instruct — представитель Qwen2.5-VL размера 3B. Он принимает текстовые инструкции с изображениями или видео и генерирует текстовые ответы, включая структурированные данные. Выбирайте его для чётко определённого визуального вопроса, извлечения данных из документа или объяснения, связывающего видимое содержимое с запросом пользователя. Этот конкретный размер и выпуск сохраняют собственную идентичность; нельзя предполагать, что функции, добавленные специально в другие размеры или более поздние поколения Qwen, применимы к этой версии. Визуальное понимание и агентные сценарии Qwen описывает распознавание распространённых объектов и анализ надписей, диаграмм, значков, графики и макетов страниц. Для формы задайте требуемые поля и смысл пустого значения. Для диаграммы запросите оси, единицы измерения и видимые значения, подтверждающие вывод. Точечный запрос упрощает сравнение результата с исходным изображением по сравнению с широкой просьбой описать всё. Семейство также поддерживает рассуждение визуального агента и управление инструментами в сценариях работы с компьютером или телефоном. Модель может интерпретировать интерфейс и помогать выбирать действие; это действие выполняют подключённые инструменты приложения. При разборе снимка экрана можно спросить, какой элемент управления соответствует задаче и какая видимая информация подтверждает выбор. Такое использование визуального рассуждения само по себе не предоставляет управление устройством. Длинное видео и локализация событий Разработчик описывает понимание видео длительностью более часа и определение фрагментов, относящихся к запрошенному событию. Это возможность семейства, а не безусловное ограничение загрузки медиа или гарантия сохранения каждого кадра. Подготовьте нужный фрагмент, сохраните сведения о времени и задайте точный вопрос о событии, последовательности или изменении. Подход модели к обработке видео использует сведения о частоте кадров для согласования визуальных наблюдений с абсолютным временем. Локализация и структурированные документы Qwen2.5-VL может возвращать положения объектов как ограничивающие рамки или точки, с координатами и атрибутами в JSON. Для задачи локализации назовите целевой объект и уточните, должна ли результатом быть точка или рамка. Явно задавайте соглашение о координатах в принимающем приложении, не выводя физическое измерение из произвольной фотографии. Разработчик также документирует структурированное извлечение из отсканированных счетов, форм и таблиц. Предоставьте читаемую страницу и схему результата: например, название поля, извлечённый текст и видимую область, подтверждающую его. Сохраняйте в источнике единицы измерения, десятичные разделители и заголовки таблиц. Неуверенно распознанное или неразборчивое содержимое направляйте на проверку вместо просьбы к модели придумать отсутствующее значение. Эти примеры подготовки применяют документированные возможности; они не гарантируют точное извлечение. Изменения архитектуры Динамическое разрешение изображений распространяется на видео благодаря обучению с переменной частотой кадров. Обновлённое мультимодальное позиционное кодирование представляет временную последовательность и абсолютное время, помогая определять конкретные моменты и изменения скорости. Визуальный кодировщик использует оконное внимание вместе со SwiGLU и RMSNorm. Эти изменения описывают обработку визуального материала моделью; они не устанавливают фиксированную задержку для определённого приложения. Подготовка изображений и видео Официальные примеры охватывают отдельные изображения, несколько изображений, только текстовые диалоги, видеофайлы и упорядоченные списки кадров. Помечайте несколько визуальных входов, чтобы вопрос мог ссылаться на каждый. Для сравнения изображений запросите таблицу, организованную по меткам, и ограничьте результат видимыми различиями. Для временной шкалы видео сохраняйте порядок и время кадров вместо передачи разрозненных картинок так, будто они имеют известную длительность. Документированный стандартный диапазон процессора изображений — от четырёх до 16,384 визуальных токенов на изображение. Пример может нацеливаться на 256–1,280 токенов посредством границ числа пикселей. Внутри этих границ сохраняется соотношение сторон, а явно заданные размеры после изменения выравниваются до кратных 28. Более высокая детализация потребляет больше вычислений и места в последовательности, поэтому небольшому текстовому полю может потребоваться фрагмент высокого разрешения, а общему описанию сцены — нет. Это средства обработки разработчика; параметры загрузки в приложении могут отличаться. Контекст и существенные ограничения Опубликованная конфигурация версии задаёт максимальное число позиций 128,000, тогда как сопроводительный раздел о длинном тексте всё ещё рассматривает начальную конфигурацию в 32,768 токенов. Руководство описывает экстраполяцию YaRN, но предупреждает, что она может существенно повлиять на временную и пространственную локализацию, и не рекомендует метод для этих задач. Отдельно отмечается, что позиционное кодирование видео может позволять большее число позиций, с 64K в качестве примера. Эти разные описания конфигурации нельзя сводить к одному универсально проверенному пределу входа. Текст, визуальный материал и ответ делят конечный бюджет последовательности. Сохраняйте читаемость относящегося к вопросу содержимого, оставляйте место для результата и сверяйте извлечённый текст, координаты и время событий с оригиналом. Пример генерации 128 токенов в карточке служит иллюстрацией и не устанавливает отдельный жёсткий максимум вывода. Эта модель возвращает текстовый анализ или структурированную информацию; её визуально-языковые возможности не означают генерацию изображений или видео. Практическая задача ### Практическая задача Технический пример на английском ``` Organize a recorded event timeline Use only these text annotations from a clip: 00:02 worker picks up a box; 00:05 worker places the box on the scale; 00:08 scale display is obscured; 00:11 worker removes the box. Return the event sequence, the first annotated placement time and whether the weight is established. Preserve timestamps without claiming frame-level inspection. ``` #### Ожидаемый результат ``` An ordered event table, a placement-time field and an unresolved weight field. ``` #### Проверка результата ``` Check that obscured weight remains unknown and the placement timestamp is attributed to the supplied annotation. ``` **Ailoot Ultra · Чат OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen2.5-vl-3b-instruct` [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen2.5-vl-3b-instruct` ### Начало Qwen2.5-VL-3B-Instruct — компактная визуально-языковая модель Qwen, настроенная на инструкции и работу с текстом, изображениями и видео. Она возвращает текст и структурированную визуальную информацию, включая поля документов, координаты объектов и описания событий, с динамическим разрешением и обработкой видео с учётом времени. 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 qwen2.5-vl-3b-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 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 | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.0004** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.0012** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Чат OpenAI curlPython SDKПоток Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen2.5-vl-3b-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='qwen2.5-vl-3b-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='qwen2.5-vl-3b-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** [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen2.5-vl-3b-instruct` [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen2.5-vl-3b-instruct` ### Начало Qwen2.5-VL-3B-Instruct — компактная визуально-языковая модель Qwen, настроенная на инструкции и работу с текстом, изображениями и видео. Она возвращает текст и структурированную визуальную информацию, включая поля документов, координаты объектов и описания событий, с динамическим разрешением и обработкой видео с учётом времени. 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 qwen2.5-vl-3b-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 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 | Конфигурация | Шкала ставок | Плата | | --- | --- | --- | | КонфигурацияБазовые ставки за токены | Шкала ставокБазовая ставка | Плата Вход · Входные токены **$0.0004** / 1K токенов Выход · Выходные токены **$0.0012** / 1K токенов Вход · Чтение кэша **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш **$0** / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час **—** / 1K токенов | Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. [Как работают резервирование и расчёт →](https://ailoot.ai/docs/ru/billing/reserve/) ### Примеры запросов #### Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic Полное минимальное тело запроса в формате JSONcurl · используйте свой документ UTF-8Python · сохраните полный результат ```json { "model": "qwen2.5-vl-3b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'qwen2.5-vl-3b-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': 'qwen2.5-vl-3b-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** [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages) #### Псевдонимы путей метода Используйте пути методов, указанные выше. #### Связанные ID для вызова [`qwen2.5-vl-3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/ru/#m=qwen2.5-vl-3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen2.5-vl-3b-instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen2.5-VL-3b Какие входные данные и результаты доступны? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Какие поля использует запрос? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen2.5-vl-3b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Какие ограничения действуют? `POST /v1/chat/completions` · `qwen2.5-vl-3b-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.