modely

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Markdown · JSON

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct je vizuálno-jazykový model Qwen doladený na pokyny pre text, obrázky a video s textovým výstupom. Použite ho na otázky k stranám dokumentov, porovnávanie obrázkov alebo opis vizuálnych udalostí, s dynamickým rozlíšením obrázkov a zdokumentovanými obmedzeniami pri počítaní, priestorovom uvažovaní a porozumení zvuku vo videu.

O modeli

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

Úvod: vizuálno-jazyková edícia so 7 miliardami parametrov

Qwen2-VL-7B-Instruct je člen rodiny Qwen2-VL so 7 miliardami parametrov doladený na pokyny. Spája textové pokyny s obrázkami alebo videom a vytvára textové odpovede. Medzi užitočné výstupy patria vysvetlenie strany, porovnanie obrázkov, opis viditeľných udalostí alebo odpoveď na otázku o grafe. Zostáva týmto presným vydaním Qwen2-VL; novšie tréningové verzie Qwen2.5-VL a Qwen3-VL majú vlastné schopnosti a identity.

Čo prináša Qwen2-VL

Qwen opisuje vizuálne porozumenie naprieč rôznymi rozlíšeniami a pomermi strán obrázkov, ako aj odpovedanie na otázky o videu, dialóg a tvorbu obsahu. Zdokumentovaná schopnosť rodiny pri videu zahŕňa materiál dlhší než 20 minút. Samotné trvanie neurčuje, koľko snímok aplikácia spracuje, ani nezaručuje zachytenie každej udalosti. Viacjazyčné porozumenie textu v obrázkoch zahŕňa angličtinu a čínštinu, mnohé európske jazyky, japončinu, kórejčinu, arabčinu a vietnamčinu.

Výrobca opisuje aj integráciu s telefónmi, robotmi a ďalšími zariadeniami prostredníctvom vizuálnych pozorovaní a textových pokynov. Ide o pracovný postup aplikácie: model interpretuje vizuálne prostredie a pomáha vyberať úkony, zatiaľ čo pripojený softvér alebo hardvér ich vykonáva. Rozpoznanie obrazovky mu samo osebe nedáva kontrolu nad ňou.

Zmeny architektúry

Dynamické rozlíšenie prevádza obrázok na premenlivý počet vizuálnych tokenov namiesto vynútenia rovnakej reprezentácie pre každý vstup. M-ROPE oddeľuje pozičné informácie pre text, dvojrozmerné obrázky a trojrozmerné informácie o videu a spája priestorovú a časovú štruktúru. Zverejnená konfigurácia 7B uvádza 32 768 pozícií. Text, vizuálne tokeny a generovaný výstup zdieľajú konečnú kapacitu sekvencie, takže rozlíšenie obrázkov a vzorkovanie videa ovplyvňujú množstvo materiálu, ktoré požiadavka môže obsahovať.

Príprava obrázkov a konverzácií

Oficiálne príklady podporujú jeden obrázok, niekoľko obrázkov a čisto textové konverzácie. Priložte obrázok s konkrétnou otázkou namiesto spoliehania sa na široký pokyn typu „analyzujte všetko“. Pri strane dokumentu žiadajte pomenované polia a zachovajte interpunkciu v citáciách. Pri dvoch snímkach návrhu ich označte ako prvú a druhú a potom žiadajte tabuľku viditeľných zmien. Pri grafe žiadajte jeho popisy, jednotky a hodnoty podporujúce uvedený trend. Ide o praktické použitia odpovedania na vizuálne otázky, nie o sľuby bezchybnej extrakcie.

Nástroje výrobcu prijímajú obrázky z lokálnych súborov, kódovaných obrazových dát alebo umiestnení obrázkov; zdokumentovaný príklad videa používa lokálne videosúbory alebo usporiadaný zoznam snímok. Formáty nahrávania do aplikácie zostávajú samostatným rozhodnutím o rozhraní. Zachovajte pôvodné poradie snímok a uveďte časový interval, ktorý zoznam snímok predstavuje. Príklady generujú text; táto tréningová verzia nie je opísaná ako generátor obrázkov alebo videa.

Rozlíšenie a príprava videa

Procesor Qwen používa predvolený rozsah od štyroch do 16 384 vizuálnych tokenov na obrázok. Sprístupňuje min_pixels a max_pixels na vyváženie detailov voči pamäti a výpočtom, so zdokumentovaným príkladom cieliacim na 256–1 280 vizuálnych tokenov. Veľkosť obrázkov sa mení v rámci zvolených hraníc pri zachovaní pomeru strán. Výslovne nastavené rozmery sa zaokrúhľujú na násobok 28. Hustá tabuľka alebo drobné písmo môžu potrebovať dostatočné rozlíšenie, aby zostali čitateľné; jeho zvýšenie zároveň spotrebuje viac dostupnej vizuálnej aj kontextovej kapacity.

Príklad videa ukazuje vzorkovaciu frekvenciu jednej snímky za sekundu a nastaviteľnú hranicu pixelov. Ide o vzorové nastavenia, nie o univerzálne požadovanú frekvenciu alebo pevný mediálny limit. Pri kontrole udalosti dodajte príslušný klip a žiadajte usporiadaný opis viditeľných zmien. Udalosti tesne za sebou môžu vyžadovať jemnejšie vzorkovanie než všeobecné zhrnutie scény. Qwen2-VL nerozumie zvukovým informáciám vo videách, takže hovorený dialóg alebo zvukové efekty vyžadujú samostatný zvukový postup.

Známe obmedzenia

Qwen uvádza jún 2023 ako časovú hranicu obrazových tréningových dát bez záruky znalostí o neskorších ľuďoch, produktoch alebo udalostiach. Rozpoznávanie konkrétnych osôb a predmetov duševného vlastníctva je neúplné. Zložité viacstupňové pokyny, počty objektov v preplnených scénach a priestorové vzťahy, najmä v troch rozmeroch, sú zdokumentovanými slabinami. Zložitú vizuálnu úlohu rozdeľte na jasné otázky, žiadajte viditeľné dôkazy podporujúce výsledok a extrahované čísla aj citovaný text skontrolujte podľa obrázka. Vierohodný popis sa nemá považovať za presný počet alebo zmeranú trojrozmernú polohu.

Krátke príklady generovania na karte neurčujú samostatný pevný strop výstupu. Veľkosť odpovede plánujte spolu s textovým a vizuálnym vstupom a v zdroji zachovajte dostatok detailov pre konkrétnu otázku. Výber modelu a príprava vstupu sú tak užitočnejšie než predpoklad, že ľubovoľný obrázok alebo dlhé video poskytne rovnako spoľahlivú odpoveď.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický príklad v angličtine

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.

Očakávaný výsledok

A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes.

Overenie výsledku

The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Ostatné /Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Úvod

Qwen2-VL-7B-Instruct je vizuálno-jazykový model Qwen doladený na pokyny pre text, obrázky a video s textovým výstupom. Použite ho na otázky k stranám dokumentov, porovnávanie obrázkov alebo opis vizuálnych udalostí, s dynamickým rozlíšením obrázkov a zdokumentovanými obmedzeniami pri počítaní, priestorovom uvažovaní a porozumení zvuku vo videu.

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-VL-7B-Instruct-ultra
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 $0.00058 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.00142 / 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-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")

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-VL-7B-Instruct-ultra

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Ostatné /Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Úvod

Qwen2-VL-7B-Instruct je vizuálno-jazykový model Qwen doladený na pokyny pre text, obrázky a video s textovým výstupom. Použite ho na otázky k stranám dokumentov, porovnávanie obrázkov alebo opis vizuálnych udalostí, s dynamickým rozlíšením obrázkov a zdokumentovanými obmedzeniami pri počítaní, priestorovom uvažovaní a porozumení zvuku vo videu.

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-VL-7B-Instruct-ultra
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 $0.00058 / 1K tokenov
Výstup · Výstupné tokeny $0.00142 / 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-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))

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-VL-7B-Instruct-ultra

Aliasy ciest metód

Použite cesty metód uvedené vyššie.

Súvisiace ID na volanie

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Aké vstupy a výsledky sú dostupné?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: text → text

POST /v1/messages · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: text → json, sse

Aké polia používa požiadavka?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: model, messages, max_tokens, stream

Aké limity platia?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: 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