modeli

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Markdown · JSON

Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Qwen2.5-VL-72B-Instruct je Qwenov vizualno-jezikovni model za slike, dokumente, grafikone in video. Vrača besedilo, strukturirane izluščene podatke in vizualne koordinate ter lahko poišče dogodke v dolgem videu ali sklepa o zaslonu računalnika ali mobilne naprave.

O modelu

Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.

Qwen2.5-VL-72B-Instruct je izdaja 72B modela Qwen2.5-VL, prilagojena navodilom in zasnovana za razumevanje vizualnega gradiva skupaj z besedilom. Qwen opisuje prepoznavanje predmetov, izdelkov in znamenitosti ter razlago besedila, grafikonov, ikon, grafik in postavitve znotraj slik. Vhodi združujejo pisno vprašanje z eno ali več slikami ali videom; izhod je besedilo, vključno s strukturiranimi opisi in izluščenimi informacijami. V primerjavi s Qwen2-VL proizvajalec poudarja izboljšano zaznavanje časa in merila slike ter prenovljen vizualni kodirnik z dinamično ločljivostjo, ki uporablja pozornost v oknih.

Vizualno umeščanje je zmožnost, ločena od opisovanja slike. Model lahko vrne omejevalne okvirje ali točke z oznakami in lastnostmi v JSON. Qwen2.5-VL uporablja koordinate v merilu dejanske velikosti slike, ne normaliziranega koordinatnega sistema. Navedite predmete, ki jih je treba poiskati, in podajte zahtevana polja, kot sta bbox_2d in label, skupaj z razlago koordinat. Če je slika pred analizo pomanjšana ali povečana, te informacije o velikosti ohranite z vrnjenimi koordinatami, da jih je mogoče razlagati glede na isto sliko. Primeri Qwen združujejo zaznavanje s štetjem in opisi predmetov.

Proizvajalec poudarja prepoznavanje besedila v različnih jezikih, orientacijah in vrstah prizorov. Njegovi primeri izluščijo vrstice besedila, besedilo povežejo z mesti in pridobijo določena polja iz računov ali obrazcev. Pri navodilih za dokument podajte jasen sken, določite polja in povejte, kako predstaviti odsotne ali nečitljive informacije. Primer rezultata je lahko strukturiran zapis z identifikatorjem dokumenta, datumom in postavkami, pri čemer negotovosti ostanejo ločene od tega, kar je vidno. Podana slika zagotavlja dokaze za to izluščanje.

Najava Qwen predstavlja QwenVL HTML za razčlenjevanje dokumentov z informacijami o postavitvi. Prikazuje revije, raziskovalne članke, spletne strani in mobilne posnetke zaslona ter združuje naslove, odstavke, slike in formule z informacijami o omejevalnih okvirjih. To je uporabno, kadar sta vrstni red branja in struktura strani enako pomembna kot besede. Izrecno zahtevajte predstavitev: navadno besedilo za branje, JSON za izbrana polja ali proizvajalčevo obliko HTML, usmerjeno v postavitev. Skenirano poročilo je mogoče urediti v naslove in odstavke, preden nadaljnje navodilo zahteva povzetek določenega razdelka.

Za video Qwen dokumentira razumevanje gradiva, daljšega od ene ure, iskanje dogodkov in časovno lokalizacijo do ravni sekund. Učenje z dinamično hitrostjo sličic in kodiranje absolutnega časa pomagata predstaviti tempo in položaj dogodkov. Uradni primeri prepoznajo segment, v katerem se zgodi opisano dejanje, in vrnejo niz dogodkov z začetnimi in končnimi časi ter opisi. Navedite dogodek, ki ga je treba najti, ter določite sekunde ali obliko časovnega zapisa. Praktična navodila lahko zahtevajo ustrezne segmente v dolgi predstavitvi, nato pa kratek opis dogajanja v vsakem.

Model je predstavljen tudi kot vizualni agent za uporabo na računalniku in mobilni napravi: sklepa lahko iz zaslona in usmerja orodja k nalogi. Vizualno umeščanje in razumevanje zaslona lahko prepoznata ustrezen kontrolnik ali naslednjo predvideno interakcijo. Aplikacija zagotovi zaslon, razpoložljiva dejanja in cilj, izvede zahtevano dejanje ter vrne novo stanje. Navodila lahko na primer zahtevajo kontrolnik, potreben za odprtje določenega pogleda, s točko ali okvirjem, ki ga označuje. Besedilni opis dejanja modela in izvedena interakcija aplikacije sta ločeni fazi.

Procesor Qwen omogoča nadzor števila pikslov slike. Njegov dokumentirani privzeti razpon je od 4 do 16.384 vizualnih žetonov na sliko; 256 do 1.280 žetonov je nastavitev primera, ne splošna omejitev slike. Spreminjanje velikosti lahko ohrani razmerje stranic, izrecno podane dimenzije pa se zaokrožijo na večkratnik 28. Višja ločljivost porabi več računanja in lahko ohrani majhno besedilo ali podrobnosti gostega diagrama. Pripravo uskladite z vprašanjem, pomembne oznake ohranite čitljive, ustrezno stran ali območje pa jasno. Primeri videa uporabljajo zaporedja kadrov ali video z informacijami o hitrosti sličic, kar je pomembno, kadar mora odgovor vsebovati časovne oznake.

Trenutna konfiguracija kartice je nastavljena na 32.768 kontekstnih žetonov. Opisuje razširitev YaRN, vendar opozarja, da lahko ta bistveno vpliva na časovno in prostorsko lokalizacijo, in je za te naloge ne priporoča. Ločeno obravnava povečanje nastavitve položajev za dolge videe. Razumevanje gradiva v obsegu ur je dokumentirana zmožnost, ne splošna omejitev trajanja nalaganja ali dolžine izhoda. Izberite rezultat, ki ohrani informacije, potrebne v nadaljevanju: polja za zapis, koordinate za umeščanje, postavitev za dokument ali časovno označene opise za video.

Praktična naloga

Praktična naloga

Tehnični primer v angleščini

Extract fields from a receipt transcription

Extract a record from this receipt transcription: “Harbor Stationery; receipt HS-81; 14 March; notebooks 3 x 4.00; total 12.00.” Return merchant, receipt_id, date_text, items, total and currency. Preserve the written date and mark currency as unknown because no symbol or currency name is present. Keep a supporting source phrase with each field.

Pričakovani rezultat

A field record with line-item details, preserved date text, source phrases and an explicit unknown currency.

Preverjanje rezultata

Check that the answer does not infer a year or currency and that item arithmetic agrees with the stated total.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Alibaba /qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Začetek

Qwen2.5-VL-72B-Instruct je Qwenov vizualno-jezikovni model za slike, dokumente, grafikone in video. Vrača besedilo, strukturirane izluščene podatke in vizualne koordinate ter lahko poišče dogodke v dolgem videu ali sklepa o zaslonu računalnika ali mobilne naprave.

Dovoljeni vhodi
Besedilo
Rezultati
Besedilo

Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vhod
text
Izhod
text
Izhodni format
json ali SSE
PoljeVrstaZahtevaVrednosti in omejitvePrivzeto
PoljemodelVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct
Privzeto—
PoljemessagesVrstamessage[]ZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Najmanjše število elementov: 1
Privzeto—
Poljemessages[].roleVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Primeri: system, user, assistant, tool, function
Pogoji: Te vloge so izrecno predstavljene s tipi združljivosti v izvorni kodi; natančen nabor vlog ostaja odvisen od modela.
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemessages[].contentVrstastring|content_part[]|nullZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].tool_callsVrstatool_call[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].tool_call_idVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID
Privzeto—
Poljemessages[].nameVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].reasoning_contentVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja
Privzeto—
Poljemessages[].reasoning_detailsVrstaobject|arrayZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemax_tokensVrstaintegerZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Najmanj: 1
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljemax_completion_tokensVrstaintegerZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Najmanj: 1
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljestreamVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzetofalse
Poljestream_options.include_usageVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljetemperatureVrstanumberZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetop_pVrstanumberZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljestopVrstastring|string[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljetoolsVrstafunction_tool[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetools[].typeVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
function
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljetools[].function.nameVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
Velja, ko: podano je funkcijsko orodje
Privzeto—
Poljetools[].function.descriptionVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljetools[].function.parametersVrstaJSON_schemaZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljetool_choiceVrstastring|objectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeparallel_tool_callsVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeresponse_formatVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljereasoning_effortVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljereasoningVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeservice_tierVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljeinstructionsVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Polje združljivosti
Privzeto—
PoljefunctionsVrstafunction[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljefunction_callVrstastring|objectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
Poljeprompt_cache_optionsVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Odvisno od modela
Privzeto—
PoljemodalitiesVrstastring[]ZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
text
Privzeto—
PoljeproviderVrstaobjectZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen
Privzeto—
Poljecache_control.ttlVrstastringZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitve
Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov
Privzeto—
Kombinacije vhodnih gradiv

Besedilo · Besedilo UTF8

messages[].content

Parametri in življenjski cikel metode
ParameterSpecifikacija
Parametercontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParameterrequiredSpecifikacijamodel, messages
Parametermaterial_typesSpecifikacijatext
ParametermessagesSpecifikacijapolje sporočil s strukturo role/content
Parameterfile_materialSpecifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje
Parameteroptional_controlsSpecifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeSpecifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev
Parameteroutput_modalitiesSpecifikacijatext
Parameterhosted_operationsSpecifikacijafalse
Parametermultimodal_input_bindingSpecifikacijanull

Življenjski cikel: synchronous_or_streamed

Pošljite natančen ID modela skupaj z messages.

Dolžina konteksta ni zgornja meja izhoda.

Besedilna datoteka lahko poda dobesedno besedilo; slikovni, zvočni vhodi in vhodi z datotečnimi objekti potrebujejo natančno vezavo.

Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način
Standardna tarifa Ko je izbran hitri način
Način flex
Standardna tarifa Ko je izbran način flex
Najvišja raven razmišljanja
Standardna tarifa Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

Cene Ailoot

Cene po nastavitvah

Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.

NastavitevCenovna lestvicaŽetonov konteksta več kotŽetonov konteksta do vključnoStrošek
NastavitevOsnovne cene za žetoneCenovna lestvicaOsnovna cenaŽetonov konteksta več kot—Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje mejeStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.0016 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.002 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0008 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov
NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteveCenovna lestvica—Žetonov konteksta več kot0Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje mejeStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.0016 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.002 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0008 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov

Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →

Primeri zahtev

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKTok 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": "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
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='qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
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='qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Prejmi in shrani rezultate

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json ali SSE

Ohrani vse dokončane rezultate

Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.

Ohranite vsako možnost odgovora ter njeno vsebino, klice orodij in sklepanje. V SSE sestavite delne spremembe po indeksu možnosti/orodja ter ohranite končni razlog zaključka in podatke o porabi.

Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.

Polja odgovora
PoljeVrsta
Poljechoices[].indexVrstainteger
Poljechoices[].message.contentVrstastring|null
Poljechoices[].message.tool_callsVrstatool_call[]
Poljechoices[].message.reasoning_contentVrstastring
Poljechoices[].message.reasoning_detailsVrstaobject|array
Poljechoices[].finish_reasonVrstastring|null
PoljeusageVrstaobject
Napake in naslednji koraki
OdgovorPogojNaslednji korak
Odgovor400 · invalid_request_errorPogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametraNaslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.

Druga imena

Druga imena modelov

Ailoot Ultra qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Alibaba /qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Začetek

Qwen2.5-VL-72B-Instruct je Qwenov vizualno-jezikovni model za slike, dokumente, grafikone in video. Vrača besedilo, strukturirane izluščene podatke in vizualne koordinate ter lahko poišče dogodke v dolgem videu ali sklepa o zaslonu računalnika ali mobilne naprave.

Dovoljeni vhodi
Besedilo
Rezultati
json · sse

Na voljo v Ailoot · vhodi in metode

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vhod
text
Izhod
json, sse
Izhodni format
JSON ali SSE
PoljeVrstaZahtevaVrednosti in omejitvePrivzeto
PoljemodelVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct
Privzeto—
PoljemessagesVrstamessage[]ZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemessages[].roleVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitve
user, assistant
Privzeto—
Poljemessages[].contentVrstastringZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
Poljemax_tokensVrstaintegerZahtevaObveznoVrednosti in omejitvePrivzeto—
PoljestreamVrstabooleanZahtevaIzbirnoVrednosti in omejitvePrivzetofalse
Kombinacije vhodnih gradiv

Besedilo · Besedilo UTF-8

niz messages[].content

Parametri in življenjski cikel metode
ParameterSpecifikacija
Parametercontent_typeSpecifikacijaapplication/json
ParameterrequiredSpecifikacijamodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsSpecifikacijastream
Parametermaterial_typesSpecifikacijatext
Parametertext_file_materialSpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila.

Življenjski cikel: synchronous_or_streamed

Cenik

Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.

Hitri način
Standardna tarifa Ko je izbran hitri način
Način flex
Standardna tarifa Ko je izbran način flex
Najvišja raven razmišljanja
Standardna tarifa Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

Cene Ailoot

Cene po nastavitvah

Vsak strošek povežite s prikazanimi pogoji. Za vsak nabor alternativnih nastavitev uporabite eno ceno.

NastavitevCenovna lestvicaŽetonov konteksta več kotŽetonov konteksta do vključnoStrošek
NastavitevOsnovne cene za žetoneCenovna lestvicaOsnovna cenaŽetonov konteksta več kot—Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje mejeStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.0016 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.002 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0008 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov
NastavitevRazred 1 glede na dolžino zahteveCenovna lestvica—Žetonov konteksta več kot0Žetonov konteksta do vključnoBrez zgornje mejeStrošek
Vhod · Vhodni žetoni $0.0016 / 1K žetonov
Izhod · Izhodni žetoni $0.002 / 1K žetonov
Vhod · Branje predpomnilnika $0.0008 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov
Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov

Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →

Primeri zahtev

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Popolno minimalno telo zahteve JSONcurl · uporabite svoj dokument UTF-8Python · shranite celoten rezultat
{
  "model": "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct",
  "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': 'qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
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': 'qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Prejmi in shrani rezultate

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON ali SSE

Ohrani vse dokončane rezultate

Shranite vsak v celoti vrnjen odgovor, datoteko in del vsebine.

Ohranite vse vsebinske bloke, podpise sklepanja in dejanske ID uporabe orodij. Sestavite vse delne spremembe blokov SSE; prvi besedilni blok ni celoten izhod.

Če je treba preveriti izvirni odgovor

Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.

Polja odgovora
PoljeVrsta
PoljeidVrstastring
PoljemodelVrstastring
Poljecontent[]Vrstatext|thinking|tool_use|other content block
Poljestop_reasonVrstastring|null
PoljeusageVrstaobject
Napake in naslednji koraki
OdgovorPogojNaslednji korak
Odgovor400 · invalid_request_errorPogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametraNaslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja.

Druga imena

Druga imena modelov

Ailoot Ultra qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

Povezani ID-ji za klic

qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct

FAQ · Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct
Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: text → json, sse

Katera polja uporablja zahteva?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: model, messages, max_tokens, stream

Katere omejitve veljajo?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct: messages.min_items: 1

Več podrobnosti

Ailoot povežite s Claude Code, OpenCode, Hermes ali svojo aplikacijo.

Podjetje in njegov portfelj projektov

Podjetje in njegov portfelj projektov: milijoni strank; mesečna prodaja v milijardah.

Žetone kupujte s popustom.

Naročniški popust za redno delo. Promocijske kode prinesejo do 50% popusta na nakup žetonov.

Naročnina
Za redne zahteve izberite paket s popustom.
Promocijska koda do 50%
Kodo vnesite ob nakupu. Cena se preračuna po veljavni akciji.
Poraba v zgodovini
Za vsako zahtevo se shranijo model, žetoni in znesek.

Izberite naročnino · Oglejte si cene modelov

API povežite z izdelkom, ki ga prodajate.

SaaS, aplikacije in boti po ponudbi in licenčni pogodbi Ailoot. Za nadaljnjo prodajo zaprosite za preprodajno licenco.

Komercialna aplikacija
Ustvarjanje besedila, slik, videa in zvoka vključite v plačljive funkcije svoje storitve.
Licenca za preprodajalca
Pošljite opis projekta in shemo dostopa. Zahtevajte pisne pogoje uporabe in nadaljnje prodaje.
Dokumenti na strani
Ponudba, licenčna pogodba in politika obdelave podatkov so dostopne pred povezavo.

Zaprosite za preprodajno licenco · Ponudba in licenčna pogodba