models

QwQ-Plus

Markdown · JSON

QwQ-Plus

QwQ-Plus — модель Qwen для рассуждений на основе Qwen2.5, усиленная обучением с подкреплением для текстовых задач по математике, коду и логике. В её отдельной спецификации указаны контекст на 131,072 токена, максимальный ввод 98,304 токена и максимальный вывод 8,192 токена.

О модели

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

Обзор: рассуждения на основе Qwen2.5

QwQ-Plus — усовершенствованная модель QwQ для рассуждений на основе Qwen2.5. Qwen описывает обучение с подкреплением как метод усиления рассуждений, особенно в математике и программировании, наряду с общими задачами следования инструкциям. Модель получает текст и возвращает текст. Выбирайте её, когда работе требуется объяснённое решение, сравнение или предложение кода, которое можно сверить с заданными условиями.

Это линейка моделей QwQ-Plus. Её название не устанавливает число параметров или конкретный набор весов открытой версии QwQ, а название модели у поставщика, содержащее latest, не должно неявно трактоваться как фиксированная версия на определённую дату. При сравнении ответов или сохранении воспроизводимой записи задачи используйте точное обозначение запрошенной модели.

Подготовка математической и логической работы

Предоставьте полное условие задачи, определения, единицы и допустимые предположения. Запросите итоговый ответ в явно выделенной форме, затем уравнения или логические шаги для его обоснования. Для планирования с ограничениями отдельно укажите допустимые варианты и критерии оценки и попросите таблицу соответствия каждого варианта условиям. Для учебной проверки включите попытку решения ученика и попросите определить первый необоснованный шаг вместо переписывания всего упражнения без объяснения.

Это практические применения документированного акцента модели на рассуждениях. Полезный материал — проверяемый результат: значение с единицами, вывод с посылками или сравнение по указанным критериям. Само увеличение объёма объяснения не подтверждает правильность вывода, поэтому сохраняйте предположения явными и сверяйте итог с исходным вопросом.

Подготовка работы с кодом

Предоставьте нужный код, ввод, выявляющий проблему, наблюдаемый вывод и желаемое поведение. Запросите предлагаемое изменение, объяснение, почему оно помогает на этом вводе, и граничные случаи, которые ещё нужно проверить. Для вопроса об алгоритме задайте ограничения входных данных и требуемый вывод до запроса подхода. Отличайте сгенерированный код от кода, действительно выполненного в среде приложения.

Полезный ответ может разделять диагностику, патч и ожидаемое поведение. Когда нужно небольшое изменение, запросите компактный патч вместо переписанного проекта. Эти примеры — способы применения специализации QwQ-Plus в математике и коде, а не дополнительные инструменты или возможности исполнения.

Ограничения контекста и ответа

Точная спецификация модели задаёт контекстное окно на 131,072 токена, максимальный ввод 98,304 токена и максимальный вывод 8,192 токена. Это отдельные ограничения производителя. Не превращайте арифметическую разницу между ними в недокументированный гарантированный бюджет рассуждений. Исходный текст, история диалога и ответ должны оставаться в пределах применимых настроенных границ.

Для длинной спецификации или фрагмента кода сохраняйте нужные идентификаторы разделов и функций и просите модель ссылаться на них в объяснении. Удаляйте посторонний материал перед отправкой и оставляйте достаточно места вывода для нужного заключения. Большое контекстное окно полезно для одновременной передачи большего числа условий; оно не обещает, что каждый факт будет вспомнен или каждая зависимость понята.

Инструменты, форматирование и границы конкретной модели

Матрица развёртываний производителя указывает вызов функций и веб-поиск в некоторых конфигурациях и отсутствие их поддержки в другой. Поэтому это условные возможности, а не свойства, которые можно обещать по одному названию модели. В той же матрице указана поддержка пакетной обработки запросов в некоторых конфигурациях производителя. Процесс с инструментами должен предоставлять сами инструменты и возвращать их результаты в текстовую задачу. Это описание не подтверждает доступность инструментов в конкретном приложении.

Структурированный вывод с принудительным соблюдением схемы отмечен как неподдерживаемый. В запросе всё же можно попросить таблицу или ответ в форме JSON, но приложение должно проверить результат, а не считать запрос принудительным соблюдением схемы. Страница именно этой модели описывает специализацию на рассуждениях, но не содержит отдельной спецификации переключения между режимами с рассуждениями и без них; средства управления новых поколений Qwen не следует переносить в данную редакцию.

Делайте итоговый ответ удобным для проверки, сверяйте вычисления с указанными единицами и изучайте предложения кода перед исполнением. Практическая роль QwQ-Plus — разобрать сложную текстовую задачу и вернуть полезное объяснение или материал в пределах её собственных документированных ограничений.

Практическая задача

Практическая задача

Технический пример на английском

Review a learner calculation

Review this learner solution: "A 30 percent discount on 80 gives 80 - 30 = 50." Identify the first incorrect step, explain the correct percentage operation and calculate the final price. Give a short check by adding the discount back to the sale price. Use only these numbers and no tax assumption.

Ожидаемый результат

A concise correction identifying the unsupported subtraction, the calculation and a labelled final price.

Проверка результата

Verify the discount is 30 percent of 80 and the price plus discount returns 80.
Ailoot Ultra · Чат OpenAI POST /v1/chat/completions qwq-plus

qwq-plus

Alibaba /qwq-plus

Начало

QwQ-Plus — модель Qwen для рассуждений на основе Qwen2.5, усиленная обучением с подкреплением для текстовых задач по математике, коду и логике. В её отдельной спецификации указаны контекст на 131,072 токена, максимальный ввод 98,304 токена и максимальный вывод 8,192 токена.

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
qwq-plus
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 $0.00046 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00116 / 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": "qwq-plus", "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='qwq-plus',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='qwq-plus',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 qwq-plus

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

qwq-plus

Ailoot Ultra · Сообщения Anthropic POST /v1/messages qwq-plus

qwq-plus

Alibaba /qwq-plus

Начало

QwQ-Plus — модель Qwen для рассуждений на основе Qwen2.5, усиленная обучением с подкреплением для текстовых задач по математике, коду и логике. В её отдельной спецификации указаны контекст на 131,072 токена, максимальный ввод 98,304 токена и максимальный вывод 8,192 токена.

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
qwq-plus
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 $0.00046 / 1K токенов
Выход · Выходные токены $0.00116 / 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": "qwq-plus",
  "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': 'qwq-plus', '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': 'qwq-plus', '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 qwq-plus

Псевдонимы путей метода

Используйте пути методов, указанные выше.

Связанные ID для вызова

qwq-plus

FAQ · QwQ-Plus
Какие входные данные и результаты доступны?

POST /v1/chat/completions · qwq-plus: text → text

POST /v1/messages · qwq-plus: text → json, sse

Какие поля использует запрос?

POST /v1/chat/completions · qwq-plus: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwq-plus: model, messages, max_tokens, stream

Какие ограничения действуют?

POST /v1/chat/completions · qwq-plus: 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