Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Qwen2-VL-7B-Instruct — визуально-языковая модель Qwen, дообученная следованию инструкциям: она принимает текст, изображения и видео и возвращает текст. Используйте её для вопросов по страницам документов, сравнения изображений или описания видимых событий. Она поддерживает динамическое разрешение изображений; документированные ограничения касаются подсчёта объектов, пространственных рассуждений и понимания звука в видео.
- Ailoot Ultra · Чат OpenAI
POST /v1/chat/completionsQwen2-VL-7B-Instruct-ultra - Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
POST /v1/messagesQwen2-VL-7B-Instruct-ultra
О модели
Описание раскрывает возможности модели. Доступные в Ailoot входные данные, результаты и параметры выбранного метода перечислены ниже.
Введение: визуально-языковая редакция с 7 млрд параметров
Qwen2-VL-7B-Instruct — представитель семейства Qwen2-VL с 7 млрд параметров, дообученный следованию инструкциям. Он объединяет текстовые инструкции с изображениями или видео и выдаёт текстовые ответы. Полезными результатами могут быть объяснение страницы, сравнение изображений, описание видимых событий или ответ на вопрос по диаграмме. Это именно данный выпуск Qwen2-VL; более новые контрольные точки Qwen2.5-VL и Qwen3-VL имеют собственные возможности и идентичность.
Что добавляет Qwen2-VL
Qwen описывает визуальное понимание при разных разрешениях и соотношениях сторон изображений, а также ответы на вопросы по видео, диалог и создание контента. Документированные возможности семейства для видео включают материалы продолжительностью более 20 минут. Одна лишь длительность не определяет, сколько кадров обрабатывает приложение, и не гарантирует запоминание каждого события. Многоязычное понимание текста на изображениях охватывает английский и китайский, многие европейские языки, японский, корейский, арабский и вьетнамский.
Разработчик также описывает интеграцию с телефонами, роботами и другими устройствами через визуальные наблюдения и текстовые инструкции. Это рабочий процесс приложения: модель интерпретирует визуальную среду и помогает выбирать действия, а подключённое программное или аппаратное обеспечение их выполняет. Само по себе распознавание экрана не даёт модели управления им.
Изменения архитектуры
Динамическое разрешение преобразует изображение в переменное число визуальных токенов, не заставляя приводить любой ввод к одному представлению. M-ROPE разделяет позиционную информацию для текста, двумерных изображений и трёхмерной видеоинформации, объединяя пространственную и временную структуру. В опубликованной конфигурации 7B указано 32 768 позиций. Текст, визуальные токены и сгенерированный ответ делят конечный бюджет последовательности, поэтому разрешение изображения и выборка видеокадров влияют на объём материала, который может включать запрос.
Подготовка изображений и диалогов
Официальные примеры поддерживают одно изображение, несколько изображений и чисто текстовые диалоги. Прикладывайте изображение с конкретным вопросом, а не с общим указанием вроде «проанализируй всё». Для страницы документа запросите конкретные поля и сохранение пунктуации в цитатах. Для двух скриншотов дизайна обозначьте первый и второй, затем попросите таблицу видимых изменений. Для диаграммы запросите её подписи, единицы измерения и значения, подтверждающие указанную тенденцию. Это практические применения ответов на вопросы по изображениям, а не обещания безошибочного извлечения.
Утилиты разработчика принимают изображения из локальных файлов, закодированных данных изображений или по адресам изображений; документированный пример работы с видео использует локальные видеофайлы или упорядоченный список кадров. Форматы загрузки в приложение остаются отдельным решением интерфейса. Сохраняйте исходный порядок кадров и указывайте временной интервал, который представляет их список. Примеры генерируют текст; эта контрольная точка не описывается как генератор изображений или видео.
Разрешение и подготовка видео
Процессор Qwen по умолчанию использует диапазон от четырёх до 16 384 визуальных токенов на изображение. Он предоставляет min_pixels и max_pixels для выбора баланса между детализацией, памятью и вычислениями; в документированном примере целевой диапазон составляет 256–1280 визуальных токенов. Изображения масштабируются в выбранных пределах с сохранением соотношения сторон. Явно заданные размеры после масштабирования округляются до кратного 28. Плотной таблице или мелкому тексту может потребоваться достаточное разрешение для читаемости; его увеличение также расходует большую часть доступного визуального и контекстного бюджета.
В примере видео показана частота выборки один кадр в секунду и настраиваемое ограничение числа пикселей. Это настройки примера, а не универсальная обязательная частота или жёсткий лимит медиаматериала. Для проверки события предоставьте нужный клип и запросите последовательное описание видимых изменений. Для близких по времени событий может понадобиться более частая выборка, чем для общего описания сцены. Qwen2-VL не понимает звуковую информацию внутри видео, поэтому устная речь или звуковые эффекты требуют отдельного процесса работы со звуком.
Известные ограничения
Qwen указывает июнь 2023 года как дату отсечения обучающих данных по изображениям и не гарантирует знания о появившихся позднее людях, продуктах или событиях. Распознавание конкретных людей и объектов интеллектуальной собственности неполно. Сложные многошаговые инструкции, подсчёт объектов в насыщенных сценах и пространственные отношения — особенно в трёх измерениях — относятся к документированным слабым сторонам. Разделяйте сложную визуальную задачу на ясные вопросы, запрашивайте видимые подтверждения результата и сверяйте извлечённые числа и цитаты с изображением. Правдоподобную подпись не следует считать точным подсчётом или измеренным трёхмерным положением.
Короткие примеры генерации в карточке не устанавливают отдельного жёсткого потолка ответа. Планируйте размер ответа вместе с текстовым и визуальным вводом и сохраняйте в источнике достаточно деталей для конкретного вопроса. Такой подход делает выбор модели и подготовку ввода полезнее предположения, будто любое изображение или любое длинное видео дают одинаково надёжный ответ.
Практическая задача
Практическая задача
Технический пример на английском
Compare transcribed dashboard changes
Compare these dashboard descriptions supplied as text. First: heading 'Orders', filter 'All dates', total 240. Second: heading 'Orders', filter 'This week', total 38. Return a table of changed and unchanged fields, then explain why the totals alone do not establish a fall in orders. Use only the descriptions and keep the filter labels exact.Ожидаемый результат
A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes.Проверка результата
The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods.Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Qwen2-VL-7B-Instruct-ultraНачало
Qwen2-VL-7B-Instruct — визуально-языковая модель Qwen, дообученная следованию инструкциям: она принимает текст, изображения и видео и возвращает текст. Используйте её для вопросов по страницам документов, сравнения изображений или описания видимых событий. Она поддерживает динамическое разрешение изображений; документированные ограничения касаются подсчёта объектов, пространственных рассуждений и понимания звука в видео.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Минимум элементов: 1 | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | 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— |
Полеmessages[].content | Типstring|content_part[]|null | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_calls | Типtool_call[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].tool_call_id | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: role=tool; используйте фактически возвращённый ID | По умолчанию— |
Полеmessages[].name | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_content | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: Передавайте обратно фактически возвращённые рассуждения, если эта модель их использует | По умолчанию— |
Полеmessages[].reasoning_details | Типobject|array | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmax_completion_tokens | Типinteger | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Минимум: 1 Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Полеstream_options.include_usage | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtemperature | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtop_p | Типnumber | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеstop | Типstring|string[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools | Типfunction_tool[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].type | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения function Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеtools[].function.name | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Применяется, когда: передан инструмент-функция | По умолчанию— |
Полеtools[].function.description | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtools[].function.parameters | ТипJSON_schema | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеtool_choice | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеparallel_tool_calls | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеresponse_format | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning_effort | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеreasoning | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеservice_tier | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеinstructions | Типstring | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Поле совместимости | По умолчанию— |
Полеfunctions | Типfunction[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеfunction_call | Типstring|object | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеprompt_cache_options | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Зависит от модели | По умолчанию— |
Полеmodalities | Типstring[] | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения text | По умолчанию— |
Полеprovider | Типobject | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения Условия: provider.options отклоняется на этом текстовом маршруте Ultra | По умолчанию— |
Полеcache_control.ttl | Типstring | 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 |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрmessages | Контрактмассив сообщений со структурой role/content |
Параметрfile_material | Контрактфактический документ UTF-8 вставляется как буквальный текст; ID файла не выводится из него |
Параметрoptional_controls | Контрактstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Параметрcontrol_scope | Контрактзависит от модели; пользовательские инструменты-функции отличаются от инструментов, выполняемых на стороне сервиса |
Параметрoutput_modalities | Контрактtext |
Параметрhosted_operations | Контрактfalse |
Параметрmultimodal_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 $0.00058 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00142 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Чат OpenAI
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra", "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-VL-7B-Instruct-ultra',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-VL-7B-Instruct-ultra',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 |
|---|---|
Полеchoices[].index | Типinteger |
Полеchoices[].message.content | Типstring|null |
Полеchoices[].message.tool_calls | Типtool_call[] |
Полеchoices[].message.reasoning_content | Типstring |
Полеchoices[].message.reasoning_details | Типobject|array |
Полеchoices[].finish_reason | Типstring|null |
Полеusage | 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-VL-7B-Instruct-ultra
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Qwen2-VL-7B-Instruct-ultraНачало
Qwen2-VL-7B-Instruct — визуально-языковая модель Qwen, дообученная следованию инструкциям: она принимает текст, изображения и видео и возвращает текст. Используйте её для вопросов по страницам документов, сравнения изображений или описания видимых событий. Она поддерживает динамическое разрешение изображений; документированные ограничения касаются подсчёта объектов, пространственных рассуждений и понимания звука в видео.
- 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 |
|---|---|---|---|---|
Полеmodel | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra | По умолчанию— |
Полеmessages | Типmessage[] | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmessages[].role | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения user, assistant | По умолчанию— |
Полеmessages[].content | Типstring | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеmax_tokens | Типinteger | ТребованиеОбязательно | Значения и ограничения | По умолчанию— |
Полеstream | Типboolean | ТребованиеНеобязательно | Значения и ограничения | По умолчаниюfalse |
Сочетания входных материалов
Текст · Текст UTF-8
строка messages[].content
Параметры и жизненный цикл метода
| Параметр | Контракт |
|---|---|
Параметрcontent_type | Контрактapplication/json |
Параметрrequired | Контрактmodel, messages, max_tokens |
Параметрoptional_controls | Контрактstream |
Параметрmaterial_types | Контрактtext |
Параметрtext_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 $0.00058 / 1K токенов Выход · Выходные токены $0.00142 / 1K токенов Вход · Чтение кэша $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш $0 / 1K токенов Вход · Запись в кэш, 1 час — / 1K токенов |
Ailoot резервирует расчётную сумму перед запросом. После получения результата списывает итоговую плату по измеренному расходу. Для окончательного списания за потоковый ответ используется итоговая запись расхода. Как работают резервирование и расчёт →
Примеры запросов
Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic
{
"model": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${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-VL-7B-Instruct-ultra', '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-VL-7B-Instruct-ultra', '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 |
|---|---|
Полеid | Типstring |
Полеmodel | Типstring |
Полеcontent[] | Типtext|thinking|tool_use|other content block |
Полеstop_reason | Типstring|null |
Полеusage | 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-VL-7B-Instruct-ultra
Псевдонимы путей метода
Используйте пути методов, указанные выше.
Связанные ID для вызова
FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
- Какие входные данные и результаты доступны?
POST /v1/chat/completions·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:text→textPOST /v1/messages·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:text→json,sse- Какие поля использует запрос?
POST /v1/chat/completions·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:model,messages,max_tokens,stream- Какие ограничения действуют?
POST /v1/chat/completions·Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra:messages.min_items:1