Source: https://ailoot.ai/models/sl/tongyi-zhiwen-qwenlong-l1-32b/
Canonical: https://ailoot.ai/models/sl/tongyi-zhiwen-qwenlong-l1-32b/
Language: sl

# QwenLong L1 32B

[Markdown](https://ailoot.ai/models/sl/tongyi-zhiwen-qwenlong-l1-32b/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sl/tongyi-zhiwen-qwenlong-l1-32b/facts.json)

## [QwenLong L1 32B](https://ailoot.ai/models/sl/tongyi-zhiwen-qwenlong-l1-32b/)

QwenLong-L1-32B je model podjetja Tongyi Lab za besedilno sklepanje pri vprašanjih, utemeljenih v dolgih dokumentih. Izhodišče DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B združuje s spodbujevalnim učenjem, osredotočenim na dokumente, za numerično, logično in meddokumentno sklepanje.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`](https://ailoot.ai/models/sl/tongyi-zhiwen-qwenlong-l1-32b/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`](https://ailoot.ai/models/sl/tongyi-zhiwen-qwenlong-l1-32b/#method-1)

O modelu

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

Uvod: sklepanje na podlagi dolgih dokumentov

QwenLong-L1-32B je model podjetja Tongyi Lab za besedilno sklepanje z dolgim kontekstom. Njegov namen je odgovarjati na vprašanja, katerih dokazi so razpršeni po dokumentu ali več dokumentih, namesto da bi preprosto ponovil bližnji odlomek. Zgrajen je iz DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B in dodatno učen za sklepanje, utemeljeno v dokumentih. Priložite besedilo in vprašanje; model ustvari besedilno zaporedje sklepanja in odgovor. Skenirane strani, zvok in video pred tem besedilnim delovnim potekom potrebujejo ustrezen ločen korak pretvorbe.

Kako deluje učenje dolgega konteksta

Ogrodje QwenLong-L1 najprej pripravi politiko sklepanja z nadzorovanim finim prilagajanjem, nato pa s kurikulumom spodbujevalnega učenja povečuje dolžino konteksta. Retrospektivno vzorčenje, ki upošteva težavnost, med napredovanjem učenja prilagaja izbiro ponovno obravnavanih primerov. Proizvajalec združuje binarne nagrade za izid na podlagi pravil in modela ter uporablja optimizacijo politike glede na skupino za spodbujanje odgovorov, ki ostanejo utemeljeni v obsežnih dokazih. To opisuje učni pristop kontrolne točke; ne pomeni, da zunanji presojevalec vsak odgovor samodejno preveri.

Izdana različica

To je izvirna izdaja QwenLong-L1-32B. Ločeno poimenovani QwenLong-L1-32B-AWQ je kvantizirana izdaja INT4 in mora ohraniti lastno identiteto. Objavljena konfiguracija tega modela uporablja arhitekturo vzročnega jezikovnega modela Qwen2 s 64 plastmi in utežmi bfloat16. Specializacija modela za dokumente je za izbiro pomembnejša od obravnave imena 32B kot dokaza, da bo vsaka splošnonamenska naloga izboljšana.

Priprava vprašanja o dokumentu

Proizvajalčev primer dokument loči od vprašanja z izrecnimi besedilnimi razmejevalniki in za sklepanjem zahteva prepoznavno frazo končnega odgovora. Sledite tej strukturi: priložite ustrezno telo dokumenta, ohranite berljive naslove in tabele ter zastavite eno konkretno vprašanje. Pri izračunu iz poročila ohranite enote, obdobja poročanja in oznake tabel, nato zahtevajte formulo, uporabljene vrednosti in končni rezultat. Pri primerjavi politik dokumenta označite z A in B ter zahtevajte tabelo ujemajočih se pravil, razlik in podpornega razdelka za vsako vrstico. To so avtorsko oblikovane uporabe dokumentiranih numeričnih in meddokumentnih zmožnosti.

Primer ločeno razčleni besedilo sklepanja in končnega odgovora. Uporablja proračun ustvarjanja 10.000 žetonov, parameter temperature z vrednostjo 0.7 in top\_p 0.95; to so nastavitve primera, ne razglašena največja dolžina izhoda. Kartica prikazuje tudi izbirno sistemsko sporočilo za nastavitev identitete. Ohranite lastna navodila za pozive tega modela, namesto da priporočila druge kontrolne točke uvažate zgolj zato, ker je del njegovega izvora.

Obdelava dolgih dokumentov

Tongyi Lab preverja dolžine konteksta do 131.072 žetonov z YaRN in priporoča razširitev, kadar skupni vhod in izhod bistveno presegata 32.768 žetonov. Njegovi primeri opisujejo faktor štiri ali manjši faktor, na primer dva za obremenitev 65.536 žetonov. Statična razširitev lahko poslabša delovanje pri krajšem besedilu, zato kartica odsvetuje njeno omogočanje, kadar običajne zahteve ostanejo znotraj 32.768 žetonov. Objavljena konfiguracija navaja 131.072 položajev, vendar nima omogočenega polja rope\_scaling; konfiguracijo in proizvajalčev pogojni postopek dolgega konteksta je zato treba preveriti skupaj.

Dolg vhod še vedno potrebuje prostor za sklepanje in odgovor. Začnite z odlomki, potrebnimi za vprašanje, odstranite ponavljajoče se glave in navigacijsko besedilo ter ohranite identifikatorje strani ali razdelkov. V rezultatu zahtevajte reference na dokaze, da lahko pregledovalec sledi sklepu nazaj do priloženega gradiva. Velika dodelitev konteksta pomaga vključiti več dokazov v eno zahtevo; ne zagotavlja popolnega priklica vsake podrobnosti.

Kaj zajema učenje na dokumentih

DocQA-RL-1.6K vsebuje 1.600 učnih problemov s treh področij sklepanja: 600 numeričnih vprašanj iz dolgih specializiranih dokumentov, kot so finančna poročila; 600 logičnih vprašanj z več izbirami o pravnih, finančnih, zavarovalniških in proizvodnih dokumentih; ter 400 večstopenjskih primerov, ki povezujejo dokaze med viri. Zato je model ustrezen kandidat za računanje iz poročil, razlago pravil in vprašanja, ki potrebujejo več podpornih odlomkov. Učna področja opisujejo izkušnje s temi nalogami, ne strokovne certifikacije ali zajamčenih sklepov.

Praktični izhod in omejitve

Izberite odgovor, ki ga je mogoče preveriti: izračunano vrednost z enotami, primerjavo pravil z referencami razdelkov ali kratek sklep z verigo podpornih dejstev. Če dokument ne vsebuje zahtevanega datuma ali definicije, zahtevajte, da model določi manjkajoče dokaze, namesto da jih izmisli. Gradiva ob izdaji se osredotočajo na odgovarjanje na vprašanja o dokumentih in ne določajo namenske pogodbe za klicanje orodij ali ločene stroge zgornje meje izhoda. Odgovore obravnavajte kot utemeljene osnutke ter izračune, reference in razlage preverite s priloženimi dokumenti.

Praktična naloga

### Praktična naloga

Tehnični primer v angleščini

```
Connect evidence across report sections

Document section 1 says 240 units were shipped. Section 4 says 30 shipped units were returned before month end. Appendix A says net shipped units equal shipped minus returned units. Calculate net shipped units for the month, cite every section needed and state whether revenue can be calculated from these facts. End with a clearly labelled final answer.
```

#### Pričakovani rezultat

```
A source-linked formula and calculation, a revenue-information limit and a labelled final result.
```

#### Preverjanje rezultata

```
Check that all three source sections support the calculation and that a price or revenue value is not invented.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`

[`Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&route=Ultra&caller=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&fmt=chat)

Drugo /`Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`

### Začetek

QwenLong-L1-32B je model podjetja Tongyi Lab za besedilno sklepanje pri vprašanjih, utemeljenih v dolgih dokumentih. Izhodišče DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B združuje s spodbujevalnim učenjem, osredotočenim na dokumente, za numerično, logično in meddokumentno sklepanje.

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

| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Polje`model` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B | Privzeto— |
| Polje`messages` | Vrsta`message[]` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Najmanjše število elementov: 1 | Privzeto— |
| Polje`messages[].role` | Vrsta`string` | 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— |
| Polje`messages[].content` | Vrsta`string\|content_part[]\|null` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].tool_calls` | Vrsta`tool_call[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].tool_call_id` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: role=tool; uporabite dejansko vrnjeni ID | Privzeto— |
| Polje`messages[].name` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].reasoning_content` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: Pošljite nazaj dejansko vrnjeno sklepanje, kadar ga ta model uporablja | Privzeto— |
| Polje`messages[].reasoning_details` | Vrsta`object\|array` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`max_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`max_completion_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Najmanj: 1 Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`stream` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |
| Polje`stream_options.include_usage` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`temperature` | Vrsta`number` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`top_p` | Vrsta`number` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`stop` | Vrsta`string\|string[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools` | Vrsta`function_tool[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools[].type` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve function Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.name` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Velja, ko: podano je funkcijsko orodje | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.description` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`tools[].function.parameters` | Vrsta`JSON_schema` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`tool_choice` | Vrsta`string\|object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`parallel_tool_calls` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`response_format` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`reasoning_effort` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`reasoning` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`service_tier` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`instructions` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Polje združljivosti | Privzeto— |
| Polje`functions` | Vrsta`function[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`function_call` | Vrsta`string\|object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`prompt_cache_options` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Odvisno od modela | Privzeto— |
| Polje`modalities` | Vrsta`string[]` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve text | Privzeto— |
| Polje`provider` | Vrsta`object` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve Pogoji: provider.options je na tej besedilni poti Ultra zavrnjen | Privzeto— |
| Polje`cache_control.ttl` | Vrsta`string` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti 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

| Parameter | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parameter`required` | Specifikacijamodel, messages |
| Parameter`material_types` | Specifikacijatext |
| Parameter`messages` | Specifikacijapolje sporočil s strukturo role/content |
| Parameter`file_material` | Specifikacijadejanski dokument UTF-8 je vstavljen kot dobesedno besedilo; ID datoteke se ne izpeljuje |
| Parameter`optional_controls` | Specifikacijastream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | Specifikacijaodvisno od modela; uporabniška funkcijska orodja se razlikujejo od orodij, ki jih izvaja storitev |
| Parameter`output_modalities` | Specifikacijatext |
| Parameter`hosted_operations` | Specifikacijafalse |
| Parameter`multimodal_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.

### Cenik

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

Hitri način

Ni navedeno Ko je izbran hitri način

Način flex

Ni navedeno Ko je izbran način flex

Najvišja raven razmišljanja

Ni navedeno Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

#### Cene Ailoot

#### Cene po nastavitvah

| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
| --- | --- | --- |
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni **$0.00028** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.0012** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/reserve/)

### Primeri zahtev

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKTok Python

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B", "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
```

```python
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='Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B',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"))
```

```python
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='Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B',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

| Polje | Vrsta |
| --- | --- |
| Polje`choices[].index` | Vrstainteger |
| Polje`choices[].message.content` | Vrstastring\|null |
| Polje`choices[].message.tool_calls` | Vrstatool\_call\[\] |
| Polje`choices[].message.reasoning_content` | Vrstastring |
| Polje`choices[].message.reasoning_details` | Vrstaobject\|array |
| Polje`choices[].finish_reason` | Vrstastring\|null |
| Polje`usage` | Vrstaobject |

Napake in naslednji koraki

| 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. |

### Druga imena

#### Druga imena modelov

**Ailoot Ultra** [`Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&route=Ultra&caller=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&fmt=chat)

#### Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

#### Povezani ID-ji za klic

[`Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&route=Ultra&caller=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`

[`Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&route=Ultra&caller=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&fmt=messages)

Drugo /`Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`

### Začetek

QwenLong-L1-32B je model podjetja Tongyi Lab za besedilno sklepanje pri vprašanjih, utemeljenih v dolgih dokumentih. Izhodišče DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B združuje s spodbujevalnim učenjem, osredotočenim na dokumente, za numerično, logično in meddokumentno sklepanje.

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

| Polje | Vrsta | Zahteva | Vrednosti in omejitve | Privzeto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Polje`model` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B | Privzeto— |
| Polje`messages` | Vrsta`message[]` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`messages[].role` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve user, assistant | Privzeto— |
| Polje`messages[].content` | Vrsta`string` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`max_tokens` | Vrsta`integer` | ZahtevaObvezno | Vrednosti in omejitve | Privzeto— |
| Polje`stream` | Vrsta`boolean` | ZahtevaIzbirno | Vrednosti in omejitve | Privzetofalse |

Kombinacije vhodnih gradiv

**Besedilo** · Besedilo UTF-8

`niz messages[].content`

Parametri in življenjski cikel metode

| Parameter | Specifikacija |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Specifikacijaapplication/json |
| Parameter`required` | Specifikacijamodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Specifikacijastream |
| Parameter`material_types` | Specifikacijatext |
| Parameter`text_file_material` | SpecifikacijaPreberite 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

Ni navedeno Ko je izbran hitri način

Način flex

Ni navedeno Ko je izbran način flex

Najvišja raven razmišljanja

Ni navedeno Ko najvišja raven razmišljanja uporablja privzeto prilagoditev (default)

#### Cene Ailoot

#### Cene po nastavitvah

| Nastavitev | Cenovna lestvica | Strošek |
| --- | --- | --- |
| NastavitevOsnovne cene za žetone | Cenovna lestvicaOsnovna cena | Strošek Vhod · Vhodni žetoni **$0.00028** / 1K žetonov Izhod · Izhodni žetoni **$0.0012** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/reserve/)

### Primeri zahtev

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Popolno minimalno telo zahteve JSONcurl · uporabite svoj dokument UTF-8Python · shranite celoten rezultat

```json
{
  "model": "Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B', '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
```

```python
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': 'Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B', '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

| Polje | Vrsta |
| --- | --- |
| Polje`id` | Vrstastring |
| Polje`model` | Vrstastring |
| Polje`content[]` | Vrstatext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Polje`stop_reason` | Vrstastring\|null |
| Polje`usage` | Vrstaobject |

Napake in naslednji koraki

| 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. |

### Druga imena

#### Druga imena modelov

**Ailoot Ultra** [`Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&route=Ultra&caller=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&fmt=messages)

#### Druga imena poti metod

Uporabite zgoraj navedene poti metod.

#### Povezani ID-ji za klic

[`Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`](https://ailoot.ai/models/sl/#m=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&route=Ultra&caller=Tongyi-Zhiwen%2FQwenLong-L1-32B&fmt=messages)

FAQ · Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B

Kateri vhodi in rezultati so na voljo?

`POST /v1/chat/completions` · `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`: `text` → `json`, `sse`

Katera polja uporablja zahteva?

`POST /v1/chat/completions` · `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Katere omejitve veljajo?

`POST /v1/chat/completions` · `Tongyi-Zhiwen/QwenLong-L1-32B`: `messages.min_items`: `1`

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](https://ailoot.ai/docs/sl/billing/subscriptions/) · [Oglejte si cene modelov](https://ailoot.ai/models/sl/)

## 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](mailto:support@ailoot.ai) · [Ponudba in licenčna pogodba](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sl)

## Ailoot · Podjetje in njegov portfelj projektov





Ailoot temelji na pridobljenih operativnih izkušnjah, široki bazi strank, stabilni storitvi in stalnem spremljanju KPI.





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





Ailoot te operativne izkušnje uporablja za dostop prek API do funkcij umetne inteligence v izdelkih strank, agentih, aplikacijah in avtomatizacijah.
