modely

qwen2.5-omni-7b

Markdown · JSON

qwen2.5-omni-7b

Qwen2.5-Omni-7B spája porozumenie textu, obrázkom, zvuku a videu s výstupom v podobe textu a prirodzenej reči. Jeho architektúra Thinker-Talker zarovnáva zvuk s časovaním videa, podporuje streamovanú interakciu a v tomto konkrétnom otvorenom kontrolnom bode ponúka dva dokumentované hlasy.

O modeli

Tento opis pokrýva možnosti modelu. Dostupné vstupy, výstupy a voľby v Ailoot sú uvedené nižšie pre vybranú metódu.

Prehľad: jeden model pre viacero vstupných modalít

Qwen2.5-Omni-7B je multimodálny model Qwen pokrývajúci celý postup pre text, obrázky, zvuk a video. Dokáže týmto vstupom porozumieť spoločne a v streamovanom postupe generovať text s prirodzenou rečou. Použite ho, keď úloha závisí od toho, čo je vidieť aj počuť, alebo keď používateľ zadáva pokyn hlasom namiesto písania. Ide o konkrétny kontrolný bod 7B; komerčný Omni-Turbo a neskoršie vydania Omni majú vlastné kontrakty.

Hlavné vlastnosti a architektúra

Návrh Thinker-Talker spája porozumenie s generovaním reči. Thinker spracúva multimodálnu úlohu a vytvára textový obsah, zatiaľ čo Talker sa podieľa na tvorbe hovorenej odpovede. TMRoPE, časovo zarovnaná multimodálna pozičná schéma výrobcu, synchronizuje časové značky videa so zvukom. Architektúra je navrhnutá pre vstup po blokoch a pohotovú hlasovú alebo video interakciu; tento cieľ návrhu nie je pevnou zárukou času odpovede pre každé rozhranie.

Výrobcom pokryté úlohy zahŕňajú rozpoznávanie reči, preklad reči, porozumenie zvuku, uvažovanie o obrázkoch, porozumenie videu a generovanie reči. Hovorené pokyny sa preto môžu priamo zúčastňovať multimodálnej otázky bez toho, aby vždy vyžadovali samostatne dodaný písaný prepis. Cieľovú úlohu udržujte jasnú: porozumenie zvukovému klipu, zodpovedanie hovorenej otázky a vytvorenie hovorenej odpovede sú odlišné použitia, hoci model podporuje všetky ich vstupné či výstupné formy.

Príprava multimodálnej konverzácie

Poskytnite relevantné médiá a povedzte, ako ich má odpoveď prepojiť. Pri komentovanej ukážke požiadajte model, aby odlíšil viditeľné kroky od vysvetlenia hovoriaceho a určil, kde sa zhodujú. Pri obrázku so zvukovou otázkou určte úlohu obrázka a žiadajte stručnú odpoveď založenú na viditeľnom obsahu. Pri čisto zvukovom úryvku uveďte, či je cieľom rozpoznanie reči, vysvetlenie zvukov alebo odpoveď na otázku o obsahu. Ide o autorské aplikácie dokumentovaného pokrytia úloh.

Príklady výrobcu ukazujú čisto textové, čisto zvukové, čisto video aj kombinované mediálne konverzácie. Zachovajte pôvodné poradie a časovanie videa. Samostatné podklady označte, aby sa na ne model mohol odvolávať bez považovania nesúvisiacich dôkazov za jednu udalosť. Výsledkom môže byť iba text alebo text s rečou; užitočný artefakt si vyberte pred prípravou požiadavky.

Príprava hlasového výstupu

Postup Qwen pre tento kontrolný bod vyžaduje dokumentovaný systémový pokyn pre zvukové schopnosti, ak je potrebný hlasový výstup. Pokyn identifikuje Qwen a jeho sluchové, vizuálne, textové a rečové schopnosti; nesúvisiaca náhrada môže zabrániť očakávanému zvukovému správaniu. Ide o odporúčanie pre postup výrobcu s kontrolným bodom, nie tvrdenie, že každá aplikácia sprístupňuje ovládanie systémového pokynu alebo generovania zvuku.

Konkrétny kontrolný bod ponúka dva hlasy: Chelsie, vľúdny ženský hlas, a Ethan, veselý mužský hlas. Chelsie je dokumentovanou predvolenou voľbou, keď nie je vybraný hovoriaci. Jeho príklad generovania zapisuje reč so vzorkovacou frekvenciou 24,000 Hz. Tieto dva hlasy sa nemajú zamieňať s opisom štyroch hlasov samostatne pomenovaného komerčného modelu.

Používanie zvuku z videa

Zvuková stopa videa môže byť relevantná pre jeho význam, napríklad hovorené pokyny alebo zvuk vyvolaný viditeľnou akciou. Qwen sprístupňuje use_audio_in_video pri príprave médií, spracovaní aj generovaní. Nastavenie musí zostať konzistentné vo všetkých troch etapách aj naprieč viackolovou konverzáciou; nekonzistentné nastavenia môžu viesť k neočakávaným výsledkom. Čisto vizuálna interpretácia videa sa preto líši od audiovizuálnej interpretácie, aj keď ide o rovnaký súbor.

Čisto textový výstup a dávkovanie

Výrobca podporuje čisto textový výstup nastavením return_audio=False. Umožňuje tiež po načítaní vypnúť Talker, čím sa pamäť GPU zníži približne o 2 GB, no zvukový výstup zostane v danej inštancii nedostupný. Dokumentovaný príklad dávkovania zmiešaných vzoriek vyžaduje return_audio=False a kombinuje textové, obrazové, zvukové a video požiadavky. Tento dávkový príklad sa nemá povýšiť na tvrdenie o dávkovom generovaní reči.

Kontext a vecné limity

Konfigurácia textového základu kontrolného bodu nastavuje maximum pozícií na 32,768. Text, reprezentované médiá a generované odpovede spotrebúvajú priestor sekvencie; táto hodnota samostatne nedefinuje univerzálnu dĺžku zvuku alebo videa. Príklady nárokov na výpočtové zdroje od výrobcu ukazujú, že dlhšie video potrebuje podstatne viac pamäte, preto je krátky relevantný klip často praktickejší než veľká nesúvisiaca nahrávka. Jeho príklady nezverejňujú samostatnú pevnú maximálnu dĺžku odpovede ani univerzálne zaručenú dĺžku médií.

Overujte citácie reči a závery voči zdroju, zachovajte dostatok vizuálnych detailov pre otázku a uchovajte textový výsledok, keď posudzovateľ potrebuje preskúmať hovorené vysvetlenie. Dokumentovanou hodnotou modelu je spoločné porozumenie a textová/rečová odpoveď, zatiaľ čo konkrétne ovládanie hlasov, spracovanie médií a doručenie výstupu zostávajú vlastnosťami zvoleného rozhrania.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

Compare demonstration notes with narration

Compare two text records of demonstration M2. Visual notes: 'Operator closes the lid, then presses Start.' Narration transcript: 'Press Start before closing the lid.' Identify the sequence disagreement and write one clarification question for the instructor. Use only these supplied records; do not claim to have watched or heard a clip.

Očakávaný výsledok

A source-linked sequence comparison and one targeted clarification question.

Overenie výsledku

The answer must preserve the opposing event order and avoid inventing a resolution.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen2.5-omni-7b

qwen2.5-omni-7b

Alibaba /qwen2.5-omni-7b

Úvod

Qwen2.5-Omni-7B spája porozumenie textu, obrázkom, zvuku a videu s výstupom v podobe textu a prirodzenej reči. Jeho architektúra Thinker-Talker zarovnáva zvuk s časovaním videa, podporuje streamovanú interakciu a v tomto konkrétnom otvorenom kontrolnom bode ponúka dva dokumentované hlasy.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupný formát
json alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
qwen2.5-omni-7b
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Minimálny počet položiek: 1
Predvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Príklady: system, user, assistant, tool, function
Podmienky: Tieto roly sú výslovne zastúpené typmi kompatibility v zdrojovom kóde; presný súbor rolí zostáva závislý od modelu.
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: role=tool; použite skutočne vrátené ID
Predvolené—
Polemessages[].nameTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Platí, keď: Posielajte späť skutočne vrátené uvažovanie, ak ho tento model používa
Predvolené—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletemperatureTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletop_pTypnumberPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolestopTypstring|string[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].typeTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
function
Závisí od modelu
Predvolené—
Poletools[].function.nameTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
Platí, keď: poskytnutý nástroj typu funkcia
Predvolené—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolené—
Poletool_choiceTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleresponse_formatTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polereasoning_effortTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolereasoningTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleservice_tierTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PoleinstructionsTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Predvolené—
PolefunctionsTypfunction[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Polefunction_callTypstring|objectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Závisí od modelu
Predvolené—
PolemodalitiesTypstring[]PožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
text
Predvolené—
PoleproviderTypobjectPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: provider.options sa na tejto textovej trase Ultra odmieta
Predvolené—
Polecache_control.ttlTypstringPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limity
Podmienky: Hodnota 1h sa v skutočne používaných poliach cache promptov odmieta
Predvolené—
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF8

messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
ParametermessagesŠpecifikáciapole správ so štruktúrou role/content
Parameterfile_materialŠpecifikáciaskutočný dokument UTF-8 vložený ako doslovný text; ID súboru sa neodvodzuje
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeŠpecifikáciazávisí od modelu; používateľské nástroje typu funkcia sa líšia od nástrojov prevádzkovaných službou
Parameteroutput_modalitiesŠpecifikáciatext
Parameterhosted_operationsŠpecifikáciafalse
Parametermultimodal_input_bindingŠpecifikácianull

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

Pošlite presné ID modelu spolu s messages.

Dĺžka kontextu nie je horná hranica výstupu.

Textový súbor môže poskytnúť doslovný text; obrazové a zvukové vstupy a vstupy so súborovými objektmi potrebujú presné naviazanie.

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Neuvedené Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

KonfiguráciaSadzobníkPoplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0046 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0138 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamovanie v jazyku 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-omni-7b", "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-omni-7b',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-omni-7b',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")

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte každý variant odpovede a jeho obsah, volania nástrojov a uvažovanie. V SSE zostavujte čiastkové zmeny podľa indexu variantu/nástroja a zachovajte konečný dôvod ukončenia aj údaje o spotrebe.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra qwen2.5-omni-7b

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

qwen2.5-omni-7b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen2.5-omni-7b

qwen2.5-omni-7b

Alibaba /qwen2.5-omni-7b

Úvod

Qwen2.5-Omni-7B spája porozumenie textu, obrázkom, zvuku a videu s výstupom v podobe textu a prirodzenej reči. Jeho architektúra Thinker-Talker zarovnáva zvuk s časovaním videa, podporuje streamovanú interakciu a v tomto konkrétnom otvorenom kontrolnom bode ponúka dva dokumentované hlasy.

Povolené vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metódy

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupný formát
JSON alebo SSE
PoleTypPožiadavkaHodnoty a limityPredvolené
PolemodelTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
qwen2.5-omni-7b
Predvolené—
PolemessagesTypmessage[]PožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemessages[].roleTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Predvolené—
Polemessages[].contentTypstringPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
Polemax_tokensTypintegerPožiadavkaPovinnéHodnoty a limityPredvolené—
PolestreamTypbooleanPožiadavkaVoliteľnéHodnoty a limityPredvolenéfalse
Kombinácie vstupných podkladov

Text · Text UTF-8

reťazec messages[].content

Parametre a životný cyklus metódy
ParameterŠpecifikácia
Parametercontent_typeŠpecifikáciaapplication/json
ParameterrequiredŠpecifikáciamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsŠpecifikáciastream
Parametermaterial_typesŠpecifikáciatext
Parametertext_file_materialŠpecifikáciaPrečítajte skutočný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného vstupného reťazca alebo reťazca obsahu správy.

Životný cyklus: synchronous_or_streamed

Cenník

Tarifné údaje nepridávajú možnosti požiadavky. Podporované parametre sú uvedené pri vybranej metóde.

Rýchly režim
Neuvedené Keď je zvolený rýchly režim
Režim Flex
Neuvedené Keď je zvolený režim flex
Maximálna úroveň uvažovania
Neuvedené Keď sa pri maximálnej úrovni uvažovania používa predvolená úprava (default)

Sadzby Ailoot

Ceny podľa konfigurácie

KonfiguráciaSadzobníkPoplatok
KonfiguráciaZákladné sadzby za tokenySadzobníkZákladná sadzbaPoplatok
Vstup · Vstupné tokeny $0.0046 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.0138 / 1K tokenov
Vstup · Čítanie cache $0 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache $0 / 1K tokenov
Vstup · Zápis do cache, 1 hod — / 1K tokenov

Ailoot pred požiadavkou rezervuje odhadovanú sumu. Po získaní výsledku vyúčtuje konečný poplatok podľa nameraného využitia. Pri streamovaní sa vyúčtovanie riadi konečným záznamom využitia. Ako funguje rezervácia a vyúčtovanie →

Príklady požiadaviek

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimálne telo požiadavky vo formáte JSONcurl · použite svoj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledok
{
  "model": "qwen2.5-omni-7b",
  "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-omni-7b', '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-omni-7b', '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))

Prijať a uložiť výsledky

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON alebo SSE

Uchovať všetky dokončené výsledky

Uložte každú úplnú vrátenú odpoveď, súbor a časť obsahu.

Zachovajte všetky bloky obsahu, podpisy uvažovania a skutočné ID volaní nástrojov. Zostavte všetky čiastkové zmeny blokov SSE; prvý textový blok nie je celý výstup.

Ak treba overiť pôvodnú odpoveď

Zachovajte ID požiadaviek/odpovedí aj hlavičky. Všeobecná URL na načítanie textovej úlohy nie je poskytnutá.

Polia odpovede
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a ďalšie kroky
OdpoveďPodmienkaĎalší krok
Odpoveď400 · invalid_request_errorPodmienkaNeplatné povinné polia, reprezentácia materiálu alebo hodnota parametraĎalší krokPred novou požiadavkou na vytvorenie opravte uvedené polia.

Aliasy

Aliasy modelov

Ailoot Ultra qwen2.5-omni-7b

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

qwen2.5-omni-7b

FAQ · qwen2.5-omni-7b
Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

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

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

Aké polia používa požiadavka?

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

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

Aké limity platia?

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

Viac podrobností

Pripojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes alebo vlastnej aplikácii.

Spoločnosť a jej portfólio projektov

Spoločnosť a jej portfólio projektov: milióny zákazníkov; mesačné tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny so zľavou.

Zľava predplatného na pravidelnú prácu. Promo kódy až 50% na nákup tokenov.

Predplatné
Na pravidelné požiadavky vyberte tarifu so zľavou.
Promo kód až 50%
Pri nákupe zadajte kód. Cena sa prepočíta podľa prebiehajúcej akcie.
Výdavky v histórii
Pri každej požiadavke sa uloží model, tokeny a suma.

Vybrať predplatné · Zobraziť ceny modelov

Pripojte API k produktu, ktorý predávate.

SaaS, aplikácie a boti podľa ponuky a licenčnej zmluvy Ailoot. Na ďalší predaj požiadajte o licenciu predajcu.

Komerčná aplikácia
Začleňte generovanie textu, obrázkov, videa a zvuku do platených funkcií svojej služby.
Licencia pre predajcu
Pošlite popis projektu a spôsob poskytovania prístupu. Vyžiadajte písomné podmienky použitia a ďalšieho predaja.
Dokumenty na webe
Ponuka, licenčná zmluva a zásady spracovania dát sú dostupné pred pripojením.

Požiadať o licenciu predajcu · Ponuka a licenčná zmluva