Qwen Turbo 2024-11-01 je Alibabina fiksna različica Qwen-Turbo iz generacije Qwen2.5. Sprejema pisna navodila in besedilni kontekst ter ustvari besedilni odgovor. Uporabne naloge vključujejo vprašanja o priloženih dokumentih, povzetke, ki povezujejo več virov, razlage zbirke kode in izluščevanje v JSON. Pri primerjavi rezultatov med izdajami ohranite datirano ime modela skupaj s pozivom.
Qwenova predstavitev Qwen2.5-Turbo prikazuje branje dolgih pripovedi in več povezanih raziskovalnih člankov. Uporaben izhod je odvisen od vprašanja: pregled lahko pojasni razmerje med deli, osredotočena primerjava pa lahko razloči njihove pristope in dokaze, ki jih podpirajo. Priložite jasno označeno besedilo in zahtevajte razlike, ki so pomembne za bralca. Izvirna navodila lahko zahtevajo glavni predlog vsakega dokumenta, odlomek, ki ga podpira, in morebitna nesoglasja med dokumenti. Zahtevajte odgovor v jeziku, ki ga občinstvo potrebuje, in ohranite povezavo citatov z njihovim virom.
Proizvajalec prikazuje tudi branje repozitorija, zbranega v besedilni datoteki: najprej pojasni njegov namen, nato pa poišče razrede in poti do njihovih datotek. Kodo pripravite tako, da ohranite meje datotek, imena in ustrezne okoliške definicije. Najprej zahtevajte pregled sestavnega dela, nato pa podrobnejšo razlago povezav med njegovimi deli. Nastala razlaga ali seznam mest lahko pomaga pri pregledu izvirnih datotek; ta mesta preverite glede na priloženo kodo.
V proizvajalčevem dokumentiranem besedilnem poteku sistemsko sporočilo določi vlogo in pravila naloge, uporabniško sporočilo poda vprašanje in gradivo, model pa odgovori kot asistent. Jasno opredelite želeni izdelek: povzetek, primerjalno tabelo, jedrnato razlago ali izluščena polja. Pri nalogi z dokumentom ločite besedilo, ki ga je treba prebrati, od navodila, kaj je treba z njim narediti. Vključite terminologijo, jezik izhoda in morebitna pravila za obravnavo informacij, ki jih vir ne podaja.
Proizvajalčev potek Chat Completions ne hrani stanja: nadaljevanje razprave uporablja zgodovino pogovora, priloženo naslednjemu vprašanju. Dodajte predhodna uporabniška in asistentova sporočila, če je nadaljnje vprašanje odvisno od njih. Prvi korak lahko opredeli argument dokumenta; drugi lahko vpraša, kateri odlomek podpira določen sklep. Poskrbite, da je potreben kontekst virov na voljo, namesto da bi predpostavili, da prejšnji odgovor modelu zagotovi trajni spomin. Ko se razprava daljša, ohranite zadnje korake pogovora in pomembna dejstva iz virov ali uporabite preverjen povzetek prejšnjega gradiva. Odstranjevanje ali stiskanje zgodovine lahko izpusti podrobnosti, potrebne za naslednji odgovor.
Alibaba izrecno vključuje qwen-turbo-2024-11-01 med modele s podporo za JSON Object. V proizvajalčevem poteku je oblika odgovora nastavljena na json_object, sistemsko ali uporabniško navodilo pa mora vsebovati besedo JSON. Določite imena polj in način obravnave manjkajočih informacij. Navodila za izluščevanje lahko na primer zahtevajo naslov dokumenta, njegovega navedenega avtorja in podporni odlomek ter določijo način označevanja odsotnega avtorja.
Način JSON Object je namenjen veljavni sintaksi JSON; ne uveljavlja določene sheme, stalnih imen polj ali vrst polj. Pred nadaljnjo uporabo vrnjenega objekta preverite polja in vrednosti, ki jih naloga zahteva. Tudi rezultat, odrezan pred dokončanjem, je lahko neveljaven JSON. Ohranite celoten objekt in njegovo izvorno besedilo, da je mogoče težavo z oblikovanjem ločiti od napačnega izluščevanja.
Qwenova predstavitev opozarja na nestabilnost pri zahtevnih nalogah z dolgimi zaporedji. Velika količina priloženega besedila ne zagotavlja, da bo najdena vsaka podrobnost ali pravilno razumljena vsaka povezava. Pomembne trditve, reference in mesta v kodi preverite glede na izvirno gradivo, zlasti kadar sklep povezuje med seboj oddaljene odlomke. Vir, točen poziv in izbrani odgovor ohranite kot delovno gradivo. Alibabina preslikava različic to izdajo razlikuje od Qwen-Turbo-2025-04-28, zato je pri primerjavi izdaj priporočljivo ohraniti obe imeni modelov in isto nalogo.
", "aboutText": "Qwen Turbo 2024-11-01 je Alibabina fiksna različica Qwen-Turbo iz generacije Qwen2.5. Sprejema pisna navodila in besedilni kontekst ter ustvari besedilni odgovor. Uporabne naloge vključujejo vprašanja o priloženih dokumentih, povzetke, ki povezujejo več virov, razlage zbirke kode in izluščevanje v JSON. Pri primerjavi rezultatov med izdajami ohranite datirano ime modela skupaj s pozivom.\n\n### Povezano gradivo berite s konkretnim vprašanjem\n\nQwenova predstavitev Qwen2.5-Turbo prikazuje branje dolgih pripovedi in več povezanih raziskovalnih člankov. Uporaben izhod je odvisen od vprašanja: pregled lahko pojasni razmerje med deli, osredotočena primerjava pa lahko razloči njihove pristope in dokaze, ki jih podpirajo. Priložite jasno označeno besedilo in zahtevajte razlike, ki so pomembne za bralca. Izvirna navodila lahko zahtevajo glavni predlog vsakega dokumenta, odlomek, ki ga podpira, in morebitna nesoglasja med dokumenti. Zahtevajte odgovor v jeziku, ki ga občinstvo potrebuje, in ohranite povezavo citatov z njihovim virom.\n\n### Repozitorij razumite prek njegovega besedila\n\nProizvajalec prikazuje tudi branje repozitorija, zbranega v besedilni datoteki: najprej pojasni njegov namen, nato pa poišče razrede in poti do njihovih datotek. Kodo pripravite tako, da ohranite meje datotek, imena in ustrezne okoliške definicije. Najprej zahtevajte pregled sestavnega dela, nato pa podrobnejšo razlago povezav med njegovimi deli. Nastala razlaga ali seznam mest lahko pomaga pri pregledu izvirnih datotek; ta mesta preverite glede na priloženo kodo.\n\n### Navodila in gradivo podajte kot sporočila\n\nV proizvajalčevem dokumentiranem besedilnem poteku sistemsko sporočilo določi vlogo in pravila naloge, uporabniško sporočilo poda vprašanje in gradivo, model pa odgovori kot asistent. Jasno opredelite želeni izdelek: povzetek, primerjalno tabelo, jedrnato razlago ali izluščena polja. Pri nalogi z dokumentom ločite besedilo, ki ga je treba prebrati, od navodila, kaj je treba z njim narediti. Vključite terminologijo, jezik izhoda in morebitna pravila za obravnavo informacij, ki jih vir ne podaja.\n\n### Pogovor nadaljujte z ustrezno zgodovino\n\nProizvajalčev potek Chat Completions ne hrani stanja: nadaljevanje razprave uporablja zgodovino pogovora, priloženo naslednjemu vprašanju. Dodajte predhodna uporabniška in asistentova sporočila, če je nadaljnje vprašanje odvisno od njih. Prvi korak lahko opredeli argument dokumenta; drugi lahko vpraša, kateri odlomek podpira določen sklep. Poskrbite, da je potreben kontekst virov na voljo, namesto da bi predpostavili, da prejšnji odgovor modelu zagotovi trajni spomin. Ko se razprava daljša, ohranite zadnje korake pogovora in pomembna dejstva iz virov ali uporabite preverjen povzetek prejšnjega gradiva. Odstranjevanje ali stiskanje zgodovine lahko izpusti podrobnosti, potrebne za naslednji odgovor.\n\n### Informacije izluščite z načinom JSON Object\n\nAlibaba izrecno vključuje qwen-turbo-2024-11-01 med modele s podporo za JSON Object. V proizvajalčevem poteku je oblika odgovora nastavljena na json_object, sistemsko ali uporabniško navodilo pa mora vsebovati besedo JSON. Določite imena polj in način obravnave manjkajočih informacij. Navodila za izluščevanje lahko na primer zahtevajo naslov dokumenta, njegovega navedenega avtorja in podporni odlomek ter določijo način označevanja odsotnega avtorja.\n\nNačin JSON Object je namenjen veljavni sintaksi JSON; ne uveljavlja določene sheme, stalnih imen polj ali vrst polj. Pred nadaljnjo uporabo vrnjenega objekta preverite polja in vrednosti, ki jih naloga zahteva. Tudi rezultat, odrezan pred dokončanjem, je lahko neveljaven JSON. Ohranite celoten objekt in njegovo izvorno besedilo, da je mogoče težavo z oblikovanjem ločiti od napačnega izluščevanja.\n\n### Odgovor preverite glede na izvirno gradivo\n\nQwenova predstavitev opozarja na nestabilnost pri zahtevnih nalogah z dolgimi zaporedji. Velika količina priloženega besedila ne zagotavlja, da bo najdena vsaka podrobnost ali pravilno razumljena vsaka povezava. Pomembne trditve, reference in mesta v kodi preverite glede na izvirno gradivo, zlasti kadar sklep povezuje med seboj oddaljene odlomke. Vir, točen poziv in izbrani odgovor ohranite kot delovno gradivo. Alibabina preslikava različic to izdajo razlikuje od Qwen-Turbo-2025-04-28, zato je pri primerjavi izdaj priporočljivo ohraniti obe imeni modelov in isto nalogo.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tehnični primer v angleščini
Map a component from supplied code text\n\nMap this miniature repository. File reader.py: class CsvReader exposes read(path). File service.py: class ImportService receives a reader and calls reader.read(path) inside import_file(path). Explain each class’s role, identify where file loading occurs and list the supplied paths. Do not invent validation, storage or error handling absent from the excerpts.A two-component map, the read call location and an explicit list of unspecified behavior.Check that file loading is attributed to CsvReader.read and orchestration to ImportService.import_file, using the supplied paths only.qwen-turbo-2024-11-01Alibabin Qwen Turbo 2024-11-01 je fiksna različica besedilnega modela za odgovarjanje na vprašanja o priloženem gradivu, povzemanje povezanih dokumentov in branje izvorne kode. Podpira tudi proizvajalčev način JSON Object za izluščevanje informacij v strojno razčlenljiv rezultat.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Qwen Turbo 2024-11-01 je Alibabina fiksna različica Qwen-Turbo iz generacije Qwen2.5. Sprejema pisna navodila in besedilni kontekst ter ustvari besedilni odgovor. Uporabne naloge vključujejo vprašanja o priloženih dokumentih, povzetke, ki povezujejo več virov, razlage zbirke kode in izluščevanje v JSON. Pri primerjavi rezultatov med izdajami ohranite datirano ime modela skupaj s pozivom.
Qwenova predstavitev Qwen2.5-Turbo prikazuje branje dolgih pripovedi in več povezanih raziskovalnih člankov. Uporaben izhod je odvisen od vprašanja: pregled lahko pojasni razmerje med deli, osredotočena primerjava pa lahko razloči njihove pristope in dokaze, ki jih podpirajo. Priložite jasno označeno besedilo in zahtevajte razlike, ki so pomembne za bralca. Izvirna navodila lahko zahtevajo glavni predlog vsakega dokumenta, odlomek, ki ga podpira, in morebitna nesoglasja med dokumenti. Zahtevajte odgovor v jeziku, ki ga občinstvo potrebuje, in ohranite povezavo citatov z njihovim virom.
Proizvajalec prikazuje tudi branje repozitorija, zbranega v besedilni datoteki: najprej pojasni njegov namen, nato pa poišče razrede in poti do njihovih datotek. Kodo pripravite tako, da ohranite meje datotek, imena in ustrezne okoliške definicije. Najprej zahtevajte pregled sestavnega dela, nato pa podrobnejšo razlago povezav med njegovimi deli. Nastala razlaga ali seznam mest lahko pomaga pri pregledu izvirnih datotek; ta mesta preverite glede na priloženo kodo.
V proizvajalčevem dokumentiranem besedilnem poteku sistemsko sporočilo določi vlogo in pravila naloge, uporabniško sporočilo poda vprašanje in gradivo, model pa odgovori kot asistent. Jasno opredelite želeni izdelek: povzetek, primerjalno tabelo, jedrnato razlago ali izluščena polja. Pri nalogi z dokumentom ločite besedilo, ki ga je treba prebrati, od navodila, kaj je treba z njim narediti. Vključite terminologijo, jezik izhoda in morebitna pravila za obravnavo informacij, ki jih vir ne podaja.
Proizvajalčev potek Chat Completions ne hrani stanja: nadaljevanje razprave uporablja zgodovino pogovora, priloženo naslednjemu vprašanju. Dodajte predhodna uporabniška in asistentova sporočila, če je nadaljnje vprašanje odvisno od njih. Prvi korak lahko opredeli argument dokumenta; drugi lahko vpraša, kateri odlomek podpira določen sklep. Poskrbite, da je potreben kontekst virov na voljo, namesto da bi predpostavili, da prejšnji odgovor modelu zagotovi trajni spomin. Ko se razprava daljša, ohranite zadnje korake pogovora in pomembna dejstva iz virov ali uporabite preverjen povzetek prejšnjega gradiva. Odstranjevanje ali stiskanje zgodovine lahko izpusti podrobnosti, potrebne za naslednji odgovor.
Alibaba izrecno vključuje qwen-turbo-2024-11-01 med modele s podporo za JSON Object. V proizvajalčevem poteku je oblika odgovora nastavljena na json_object, sistemsko ali uporabniško navodilo pa mora vsebovati besedo JSON. Določite imena polj in način obravnave manjkajočih informacij. Navodila za izluščevanje lahko na primer zahtevajo naslov dokumenta, njegovega navedenega avtorja in podporni odlomek ter določijo način označevanja odsotnega avtorja.
Način JSON Object je namenjen veljavni sintaksi JSON; ne uveljavlja določene sheme, stalnih imen polj ali vrst polj. Pred nadaljnjo uporabo vrnjenega objekta preverite polja in vrednosti, ki jih naloga zahteva. Tudi rezultat, odrezan pred dokončanjem, je lahko neveljaven JSON. Ohranite celoten objekt in njegovo izvorno besedilo, da je mogoče težavo z oblikovanjem ločiti od napačnega izluščevanja.
Qwenova predstavitev opozarja na nestabilnost pri zahtevnih nalogah z dolgimi zaporedji. Velika količina priloženega besedila ne zagotavlja, da bo najdena vsaka podrobnost ali pravilno razumljena vsaka povezava. Pomembne trditve, reference in mesta v kodi preverite glede na izvirno gradivo, zlasti kadar sklep povezuje med seboj oddaljene odlomke. Vir, točen poziv in izbrani odgovor ohranite kot delovno gradivo. Alibabina preslikava različic to izdajo razlikuje od Qwen-Turbo-2025-04-28, zato je pri primerjavi izdaj priporočljivo ohraniti obe imeni modelov in isto nalogo.
POST /v1/chat/completionstexttext| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen-turbo-2024-11-01 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti 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[].content | Vrstastring|content_part[]|null | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_calls | Vrstatool_call[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].tool_call_id | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
Poljemessages[].name | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_content | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
Poljemessages[].reasoning_details | Vrstaobject|array | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemax_completion_tokens | Vrstainteger | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Poljestream_options.include_usage | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetemperature | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetop_p | Vrstanumber | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljestop | Vrstastring|string[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools | Vrstafunction_tool[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].type | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljetools[].function.name | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
Poljetools[].function.description | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetools[].function.parameters | VrstaJSON_schema | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljetool_choice | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeparallel_tool_calls | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeresponse_format | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning_effort | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljereasoning | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeservice_tier | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeinstructions | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
Poljefunctions | Vrstafunction[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljefunction_call | Vrstastring|object | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljeprompt_cache_options | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
Poljemodalities | Vrstastring[] | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
Poljeprovider | Vrstaobject | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
Poljecache_control.ttl | Vrstastring | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: 1h je zavrnjen na dejanskih mestih za predpomnjenje pozivov | Privzeto— |
Besedilo · Besedilo UTF8
messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametermessages | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
Parameterfile_material | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
Parameteroutput_modalities | Specifikacijatext |
Parameterhosted_operations | Specifikacijafalse |
Parametermultimodal_input_binding | Specifikacijanull |
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.
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0001 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00018 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-turbo-2024-11-01", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen-turbo-2024-11-01',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen-turbo-2024-11-01',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ali SSE
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.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljechoices[].index | Vrstainteger |
Poljechoices[].message.content | Vrstastring|null |
Poljechoices[].message.tool_calls | Vrstatool_call[] |
Poljechoices[].message.reasoning_content | Vrstastring |
Poljechoices[].message.reasoning_details | Vrstaobject|array |
Poljechoices[].finish_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra qwen-turbo-2024-11-01
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
qwen-turbo-2024-11-01Alibabin Qwen Turbo 2024-11-01 je fiksna različica besedilnega modela za odgovarjanje na vprašanja o priloženem gradivu, povzemanje povezanih dokumentov in branje izvorne kode. Podpira tudi proizvajalčev način JSON Object za izluščevanje informacij v strojno razčlenljiv rezultat.
Ta opis zajema zmožnosti modela. Vhodi, izhodi in možnosti, ki so na voljo v Ailoot, so spodaj navedeni za izbrano metodo.
Qwen Turbo 2024-11-01 je Alibabina fiksna različica Qwen-Turbo iz generacije Qwen2.5. Sprejema pisna navodila in besedilni kontekst ter ustvari besedilni odgovor. Uporabne naloge vključujejo vprašanja o priloženih dokumentih, povzetke, ki povezujejo več virov, razlage zbirke kode in izluščevanje v JSON. Pri primerjavi rezultatov med izdajami ohranite datirano ime modela skupaj s pozivom.
Qwenova predstavitev Qwen2.5-Turbo prikazuje branje dolgih pripovedi in več povezanih raziskovalnih člankov. Uporaben izhod je odvisen od vprašanja: pregled lahko pojasni razmerje med deli, osredotočena primerjava pa lahko razloči njihove pristope in dokaze, ki jih podpirajo. Priložite jasno označeno besedilo in zahtevajte razlike, ki so pomembne za bralca. Izvirna navodila lahko zahtevajo glavni predlog vsakega dokumenta, odlomek, ki ga podpira, in morebitna nesoglasja med dokumenti. Zahtevajte odgovor v jeziku, ki ga občinstvo potrebuje, in ohranite povezavo citatov z njihovim virom.
Proizvajalec prikazuje tudi branje repozitorija, zbranega v besedilni datoteki: najprej pojasni njegov namen, nato pa poišče razrede in poti do njihovih datotek. Kodo pripravite tako, da ohranite meje datotek, imena in ustrezne okoliške definicije. Najprej zahtevajte pregled sestavnega dela, nato pa podrobnejšo razlago povezav med njegovimi deli. Nastala razlaga ali seznam mest lahko pomaga pri pregledu izvirnih datotek; ta mesta preverite glede na priloženo kodo.
V proizvajalčevem dokumentiranem besedilnem poteku sistemsko sporočilo določi vlogo in pravila naloge, uporabniško sporočilo poda vprašanje in gradivo, model pa odgovori kot asistent. Jasno opredelite želeni izdelek: povzetek, primerjalno tabelo, jedrnato razlago ali izluščena polja. Pri nalogi z dokumentom ločite besedilo, ki ga je treba prebrati, od navodila, kaj je treba z njim narediti. Vključite terminologijo, jezik izhoda in morebitna pravila za obravnavo informacij, ki jih vir ne podaja.
Proizvajalčev potek Chat Completions ne hrani stanja: nadaljevanje razprave uporablja zgodovino pogovora, priloženo naslednjemu vprašanju. Dodajte predhodna uporabniška in asistentova sporočila, če je nadaljnje vprašanje odvisno od njih. Prvi korak lahko opredeli argument dokumenta; drugi lahko vpraša, kateri odlomek podpira določen sklep. Poskrbite, da je potreben kontekst virov na voljo, namesto da bi predpostavili, da prejšnji odgovor modelu zagotovi trajni spomin. Ko se razprava daljša, ohranite zadnje korake pogovora in pomembna dejstva iz virov ali uporabite preverjen povzetek prejšnjega gradiva. Odstranjevanje ali stiskanje zgodovine lahko izpusti podrobnosti, potrebne za naslednji odgovor.
Alibaba izrecno vključuje qwen-turbo-2024-11-01 med modele s podporo za JSON Object. V proizvajalčevem poteku je oblika odgovora nastavljena na json_object, sistemsko ali uporabniško navodilo pa mora vsebovati besedo JSON. Določite imena polj in način obravnave manjkajočih informacij. Navodila za izluščevanje lahko na primer zahtevajo naslov dokumenta, njegovega navedenega avtorja in podporni odlomek ter določijo način označevanja odsotnega avtorja.
Način JSON Object je namenjen veljavni sintaksi JSON; ne uveljavlja določene sheme, stalnih imen polj ali vrst polj. Pred nadaljnjo uporabo vrnjenega objekta preverite polja in vrednosti, ki jih naloga zahteva. Tudi rezultat, odrezan pred dokončanjem, je lahko neveljaven JSON. Ohranite celoten objekt in njegovo izvorno besedilo, da je mogoče težavo z oblikovanjem ločiti od napačnega izluščevanja.
Qwenova predstavitev opozarja na nestabilnost pri zahtevnih nalogah z dolgimi zaporedji. Velika količina priloženega besedila ne zagotavlja, da bo najdena vsaka podrobnost ali pravilno razumljena vsaka povezava. Pomembne trditve, reference in mesta v kodi preverite glede na izvirno gradivo, zlasti kadar sklep povezuje med seboj oddaljene odlomke. Vir, točen poziv in izbrani odgovor ohranite kot delovno gradivo. Alibabina preslikava različic to izdajo razlikuje od Qwen-Turbo-2025-04-28, zato je pri primerjavi izdaj priporočljivo ohraniti obe imeni modelov in isto nalogo.
POST /v1/messagestextjson, sse| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
|---|---|---|---|---|
Poljemodel | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve qwen-turbo-2024-11-01 | Privzeto— |
Poljemessages | Vrstamessage[] | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemessages[].role | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
Poljemessages[].content | Vrstastring | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljemax_tokens | Vrstainteger | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
Poljestream | Vrstaboolean | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
Besedilo · Besedilo UTF-8
niz messages[].content
| Parameter | Specifikacija |
|---|---|
Parametercontent_type | Specifikacijaapplication/json |
Parameterrequired | Specifikacijamodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Specifikacijastream |
Parametermaterial_types | Specifikacijatext |
Parametertext_file_material | SpecifikacijaPreberite dejanski dokument UTF-8 in njegovo besedilo vstavite v navedeni vhodni niz ali niz vsebine sporočila. |
Življenjski cikel: synchronous_or_streamed
Tarifni podatki ne dodajajo možnosti zahteve. Podprti parametri so navedeni pri izbrani metodi.
| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
|---|---|---|
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni $0.0001 / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni $0.00018 / 1K žetonov Vhod · Branje predpomnilnika $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik $0 / 1K žetonov Vhod · Zapis v predpomnilnik, 1 ura — / 1K žetonov |
Ailoot pred zahtevo rezervira ocenjeni znesek. Po rezultatu obračuna končni strošek na podlagi izmerjene porabe. Obračun pretakanja uporablja končni zapis porabe. Kako delujeta rezervacija in obračun →
{\n "model": "qwen-turbo-2024-11-01",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-turbo-2024-11-01', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-turbo-2024-11-01', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ali SSE
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.
Ohranite ID zahtev/odgovorov in glave. Splošni URL za pridobivanje besedilne naloge ni podan.
| Polje | Vrsta |
|---|---|
Poljeid | Vrstastring |
Poljemodel | Vrstastring |
Poljecontent[] | Vrstatext|thinking|tool_use|other content block |
Poljestop_reason | Vrstastring|null |
Poljeusage | Vrstaobject |
| Odgovor | Pogoj | Naslednji korak |
|---|---|---|
Odgovor400 · invalid_request_error | PogojNeveljavna obvezna polja, predstavitev gradiva ali vrednost parametra | Naslednji korakPred novo zahtevo za ustvarjanje popravite navedena polja. |
Ailoot Ultra qwen-turbo-2024-11-01
Uporabite zgoraj navedene poti metod.
Tehnični primer v angleščini
Map a component from supplied code text\n\nMap this miniature repository. File reader.py: class CsvReader exposes read(path). File service.py: class ImportService receives a reader and calls reader.read(path) inside import_file(path). Explain each class’s role, identify where file loading occurs and list the supplied paths. Do not invent validation, storage or error handling absent from the excerpts.A two-component map, the read call location and an explicit list of unspecified behavior.Check that file loading is attributed to CsvReader.read and orchestration to ImportService.import_file, using the supplied paths only.