QVQ-Plus är Plus-serien av Qwens QVQ-modeller för visuella resonemang. Tillverkaren lyfter fram matematik, programmering, visuell analys, kreativt arbete och allmänna uppgifter med visuellt underlag. Den tar emot text, bilder och video och returnerar text, inklusive en resonemangsprocess och ett svar. Namnet Plus betecknar en familj och ersätter inte en fast QVQ-Max-version eller en bildgenereringsmodell.
Det dokumenterade kontextfönstret är 131 072 token, med högst 106 496 token indata och högst 8 192 token utdata. Håll dessa gränser åtskilda när du planerar en begäran. Ta med den skriftliga uppgiften, relevant visuellt material och nödvändig samtalshistorik och lämna sedan utrymme för förklaringen och slutsvaret. En skärmbilds eller videos bidrag avgörs av dess bearbetade representation, så antalet inskrivna tecken är inte ensamt ett tillräckligt mått på hela indatan.
Tillverkaren beskriver QVQ som en kombination av visuell indata, resonemang och ett textbaserat svar. Det dokumenterade tjänsteflödet för QVQ använder strömning. En applikation bör skilja mellanliggande resonemang från fragment av slutsvaret och sammanställa texten innan den visas som en färdig förklaring. Även ett begärt kort svar kan föregås av en intern resonemangsprocess; en begäran om korthet förvandlar inte modellen till en separat version utan tänkande.
För ett diagram eller en tabell anger du vilken jämförelse som ska göras och tillhandahåller läsbara beteckningar, enheter och rubriker. Fråga exempelvis om två inritade serier skiljer sig åt över ett valt intervall och begär sedan de synliga observationer som stöder slutsatsen. Om svaret kräver numeriska värden ska du säkerställa att de finns i underlaget och be modellen redovisa osäkerhet där endast en ungefärlig visuell avläsning är möjlig. Bevara originalbilden så att resultatet kan kontrolleras mot underlaget.
För en skärmbild av ett dokument eller gränssnitt definierar du användarens mål och vilken del av materialet som ska analyseras. En användbar begäran kan fråga vilka synliga fält som krävs för ett angivet arbetsflöde, hur sidan är organiserad eller vad diagrammets förbindelser innebär. För en visuell programmeringsuppgift tillhandahåller du skärmbilden och de skriftliga kraven och ber sedan om en textförklaring eller ett implementationsförslag som stämmer med den synliga strukturen. Skilj egenskaper som kan observeras från sådana som beror på dolt applikationsbeteende.
För video anger du den händelse, sekvens eller relation du vill ha förklarad. Behåll det relevanta avsnittet och tillhandahåll läsbara stillbilder där små detaljer är viktiga. Märk flera indata och förklara deras ordning så att en jämförelse inte förväxlas med orelaterade scener. Resultatet är en textredogörelse för materialet och en slutsats om den angivna frågan; det redigerar inte i sig underlaget, skapar ett nytt klipp eller verifierar något utanför observationen.
Tillverkarens Plus-kort anger inte stöd för funktionsanrop, webbsökning eller styrd strukturerad utdata. Organisera textsvaret med tydliga rubriker, en jämförelsetabell eller en observationslista och validera alla resultat som ser maskinläsbara ut innan en applikation använder dem. Chattreferensen säger att systemmeddelanden inte har någon effekt för QVQ-modeller, så lägg instruktioner om roll, uppgift och formatering i användarmeddelandet. Behåll de dokumenterade standardinställningarna för QVQ-sampling i stället för att hämta en temperatur eller ett recept för tokenurval från en annan Qwen-familj.
För en användbar analysleverans begär du observerade fakta, förklaringen och ett tydligt benämnt slutsvar. Kontrollera beräkningar mot synliga tal, beteckningar och enheter och kontrollera en dokumenttolkning mot det källavsnitt den hänvisar till. Spara den valda Plus-identiteten och indatamaterialet med resultatet när ett fall behöver tas upp igen. Skilj ett underbyggt förslag från efterföljande åtgärder: en applikation eller person måste fortfarande utföra den begärda verktygsåtgärden och återge dess utfall. Denna modell ger visuella resonemang och text, med originalmaterialet bevarat som granskningsunderlag.
", "aboutText": "QVQ-Plus är Plus-serien av Qwens QVQ-modeller för visuella resonemang. Tillverkaren lyfter fram matematik, programmering, visuell analys, kreativt arbete och allmänna uppgifter med visuellt underlag. Den tar emot text, bilder och video och returnerar text, inklusive en resonemangsprocess och ett svar. Namnet Plus betecknar en familj och ersätter inte en fast QVQ-Max-version eller en bildgenereringsmodell.\n\nDet dokumenterade kontextfönstret är 131 072 token, med högst 106 496 token indata och högst 8 192 token utdata. Håll dessa gränser åtskilda när du planerar en begäran. Ta med den skriftliga uppgiften, relevant visuellt material och nödvändig samtalshistorik och lämna sedan utrymme för förklaringen och slutsvaret. En skärmbilds eller videos bidrag avgörs av dess bearbetade representation, så antalet inskrivna tecken är inte ensamt ett tillräckligt mått på hela indatan.\n\nTillverkaren beskriver QVQ som en kombination av visuell indata, resonemang och ett textbaserat svar. Det dokumenterade tjänsteflödet för QVQ använder strömning. En applikation bör skilja mellanliggande resonemang från fragment av slutsvaret och sammanställa texten innan den visas som en färdig förklaring. Även ett begärt kort svar kan föregås av en intern resonemangsprocess; en begäran om korthet förvandlar inte modellen till en separat version utan tänkande.\n\nFör ett diagram eller en tabell anger du vilken jämförelse som ska göras och tillhandahåller läsbara beteckningar, enheter och rubriker. Fråga exempelvis om två inritade serier skiljer sig åt över ett valt intervall och begär sedan de synliga observationer som stöder slutsatsen. Om svaret kräver numeriska värden ska du säkerställa att de finns i underlaget och be modellen redovisa osäkerhet där endast en ungefärlig visuell avläsning är möjlig. Bevara originalbilden så att resultatet kan kontrolleras mot underlaget.\n\nFör en skärmbild av ett dokument eller gränssnitt definierar du användarens mål och vilken del av materialet som ska analyseras. En användbar begäran kan fråga vilka synliga fält som krävs för ett angivet arbetsflöde, hur sidan är organiserad eller vad diagrammets förbindelser innebär. För en visuell programmeringsuppgift tillhandahåller du skärmbilden och de skriftliga kraven och ber sedan om en textförklaring eller ett implementationsförslag som stämmer med den synliga strukturen. Skilj egenskaper som kan observeras från sådana som beror på dolt applikationsbeteende.\n\nFör video anger du den händelse, sekvens eller relation du vill ha förklarad. Behåll det relevanta avsnittet och tillhandahåll läsbara stillbilder där små detaljer är viktiga. Märk flera indata och förklara deras ordning så att en jämförelse inte förväxlas med orelaterade scener. Resultatet är en textredogörelse för materialet och en slutsats om den angivna frågan; det redigerar inte i sig underlaget, skapar ett nytt klipp eller verifierar något utanför observationen.\n\nTillverkarens Plus-kort anger inte stöd för funktionsanrop, webbsökning eller styrd strukturerad utdata. Organisera textsvaret med tydliga rubriker, en jämförelsetabell eller en observationslista och validera alla resultat som ser maskinläsbara ut innan en applikation använder dem. Chattreferensen säger att systemmeddelanden inte har någon effekt för QVQ-modeller, så lägg instruktioner om roll, uppgift och formatering i användarmeddelandet. Behåll de dokumenterade standardinställningarna för QVQ-sampling i stället för att hämta en temperatur eller ett recept för tokenurval från en annan Qwen-familj.\n\nFör en användbar analysleverans begär du observerade fakta, förklaringen och ett tydligt benämnt slutsvar. Kontrollera beräkningar mot synliga tal, beteckningar och enheter och kontrollera en dokumenttolkning mot det källavsnitt den hänvisar till. Spara den valda Plus-identiteten och indatamaterialet med resultatet när ett fall behöver tas upp igen. Skilj ett underbyggt förslag från efterföljande åtgärder: en applikation eller person måste fortfarande utföra den begärda verktygsåtgärden och återge dess utfall. Denna modell ger visuella resonemang och text, med originalmaterialet bevarat som granskningsunderlag.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.qvq-plusQVQ-Plus kombinerar en textfråga med bilder eller video för att skapa ett textbaserat svar med resonemang. Använd den för visuell matematik, diagram- och dokumentanalys eller frågor vars slutsats beror på flera synliga detaljer; Plus-serien har en egen identitet.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
QVQ-Plus är Plus-serien av Qwens QVQ-modeller för visuella resonemang. Tillverkaren lyfter fram matematik, programmering, visuell analys, kreativt arbete och allmänna uppgifter med visuellt underlag. Den tar emot text, bilder och video och returnerar text, inklusive en resonemangsprocess och ett svar. Namnet Plus betecknar en familj och ersätter inte en fast QVQ-Max-version eller en bildgenereringsmodell.
Det dokumenterade kontextfönstret är 131 072 token, med högst 106 496 token indata och högst 8 192 token utdata. Håll dessa gränser åtskilda när du planerar en begäran. Ta med den skriftliga uppgiften, relevant visuellt material och nödvändig samtalshistorik och lämna sedan utrymme för förklaringen och slutsvaret. En skärmbilds eller videos bidrag avgörs av dess bearbetade representation, så antalet inskrivna tecken är inte ensamt ett tillräckligt mått på hela indatan.
Tillverkaren beskriver QVQ som en kombination av visuell indata, resonemang och ett textbaserat svar. Det dokumenterade tjänsteflödet för QVQ använder strömning. En applikation bör skilja mellanliggande resonemang från fragment av slutsvaret och sammanställa texten innan den visas som en färdig förklaring. Även ett begärt kort svar kan föregås av en intern resonemangsprocess; en begäran om korthet förvandlar inte modellen till en separat version utan tänkande.
För ett diagram eller en tabell anger du vilken jämförelse som ska göras och tillhandahåller läsbara beteckningar, enheter och rubriker. Fråga exempelvis om två inritade serier skiljer sig åt över ett valt intervall och begär sedan de synliga observationer som stöder slutsatsen. Om svaret kräver numeriska värden ska du säkerställa att de finns i underlaget och be modellen redovisa osäkerhet där endast en ungefärlig visuell avläsning är möjlig. Bevara originalbilden så att resultatet kan kontrolleras mot underlaget.
För en skärmbild av ett dokument eller gränssnitt definierar du användarens mål och vilken del av materialet som ska analyseras. En användbar begäran kan fråga vilka synliga fält som krävs för ett angivet arbetsflöde, hur sidan är organiserad eller vad diagrammets förbindelser innebär. För en visuell programmeringsuppgift tillhandahåller du skärmbilden och de skriftliga kraven och ber sedan om en textförklaring eller ett implementationsförslag som stämmer med den synliga strukturen. Skilj egenskaper som kan observeras från sådana som beror på dolt applikationsbeteende.
För video anger du den händelse, sekvens eller relation du vill ha förklarad. Behåll det relevanta avsnittet och tillhandahåll läsbara stillbilder där små detaljer är viktiga. Märk flera indata och förklara deras ordning så att en jämförelse inte förväxlas med orelaterade scener. Resultatet är en textredogörelse för materialet och en slutsats om den angivna frågan; det redigerar inte i sig underlaget, skapar ett nytt klipp eller verifierar något utanför observationen.
Tillverkarens Plus-kort anger inte stöd för funktionsanrop, webbsökning eller styrd strukturerad utdata. Organisera textsvaret med tydliga rubriker, en jämförelsetabell eller en observationslista och validera alla resultat som ser maskinläsbara ut innan en applikation använder dem. Chattreferensen säger att systemmeddelanden inte har någon effekt för QVQ-modeller, så lägg instruktioner om roll, uppgift och formatering i användarmeddelandet. Behåll de dokumenterade standardinställningarna för QVQ-sampling i stället för att hämta en temperatur eller ett recept för tokenurval från en annan Qwen-familj.
För en användbar analysleverans begär du observerade fakta, förklaringen och ett tydligt benämnt slutsvar. Kontrollera beräkningar mot synliga tal, beteckningar och enheter och kontrollera en dokumenttolkning mot det källavsnitt den hänvisar till. Spara den valda Plus-identiteten och indatamaterialet med resultatet när ett fall behöver tas upp igen. Skilj ett underbyggt förslag från efterföljande åtgärder: en applikation eller person måste fortfarande utföra den begärda verktygsåtgärden och återge dess utfall. Denna modell ger visuella resonemang och text, med originalmaterialet bevarat som granskningsunderlag.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser qvq-plus | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Exempel: system, user, assistant, tool, function Villkor: Dessa roller representeras uttryckligen av källkodens kompatibilitetstyper; den exakta rolluppsättningen är fortfarande modellspecifik. Beror på modellen | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring|content_part[]|null | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].tool_call_id | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— |
Fältmessages[].name | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_content | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— |
Fältmessages[].reasoning_details | Typobject|array | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältmax_completion_tokens | Typinteger | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Fältstream_options.include_usage | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttemperature | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttop_p | Typnumber | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältstop | Typstring|string[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools | Typfunction_tool[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].type | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— |
Fälttools[].function.name | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— |
Fälttools[].function.description | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttools[].function.parameters | TypJSON_schema | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— |
Fälttool_choice | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältparallel_tool_calls | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältresponse_format | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning_effort | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältreasoning | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältservice_tier | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältinstructions | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— |
Fältfunctions | Typfunction[] | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältfunction_call | Typstring|object | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältprompt_cache_options | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— |
Fältmodalities | Typstring[] | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— |
Fältprovider | Typobject | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— |
Fältcache_control.ttl | Typstring | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— |
Text · UTF8-text
messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametermessages | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content |
Parameterfile_material | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds |
Parameteroptional_controls | Avtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg |
Parameteroutput_modalities | Avtaltext |
Parameterhosted_operations | Avtalfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Avtalnull |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Skicka det exakta modell-ID:t tillsammans med messages.
Kontextlängden är inte en utdatagräns.
En textfil kan tillhandahålla bokstavlig text; bild-/ljud-/filobjektsindata kräver exakt bindning.
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
| Konfiguration | Prislista | Avgift |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken $0.00058 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.00144 / 1K token Indata · Cacheläsning $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qvq-plus", "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='qvq-plus',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='qvq-plus',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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll varje svarsalternativ och dess innehåll/verktygsanrop/resonemang. Sätt i SSE samman deltauppdateringar efter svarsalternativets/verktygets index och behåll den slutliga avslutsorsaken och användningsuppgifterna.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältchoices[].index | Typinteger |
Fältchoices[].message.content | Typstring|null |
Fältchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Fältchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Fältchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Fältchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra qvq-plus
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
qvq-plusQVQ-Plus kombinerar en textfråga med bilder eller video för att skapa ett textbaserat svar med resonemang. Använd den för visuell matematik, diagram- och dokumentanalys eller frågor vars slutsats beror på flera synliga detaljer; Plus-serien har en egen identitet.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
QVQ-Plus är Plus-serien av Qwens QVQ-modeller för visuella resonemang. Tillverkaren lyfter fram matematik, programmering, visuell analys, kreativt arbete och allmänna uppgifter med visuellt underlag. Den tar emot text, bilder och video och returnerar text, inklusive en resonemangsprocess och ett svar. Namnet Plus betecknar en familj och ersätter inte en fast QVQ-Max-version eller en bildgenereringsmodell.
Det dokumenterade kontextfönstret är 131 072 token, med högst 106 496 token indata och högst 8 192 token utdata. Håll dessa gränser åtskilda när du planerar en begäran. Ta med den skriftliga uppgiften, relevant visuellt material och nödvändig samtalshistorik och lämna sedan utrymme för förklaringen och slutsvaret. En skärmbilds eller videos bidrag avgörs av dess bearbetade representation, så antalet inskrivna tecken är inte ensamt ett tillräckligt mått på hela indatan.
Tillverkaren beskriver QVQ som en kombination av visuell indata, resonemang och ett textbaserat svar. Det dokumenterade tjänsteflödet för QVQ använder strömning. En applikation bör skilja mellanliggande resonemang från fragment av slutsvaret och sammanställa texten innan den visas som en färdig förklaring. Även ett begärt kort svar kan föregås av en intern resonemangsprocess; en begäran om korthet förvandlar inte modellen till en separat version utan tänkande.
För ett diagram eller en tabell anger du vilken jämförelse som ska göras och tillhandahåller läsbara beteckningar, enheter och rubriker. Fråga exempelvis om två inritade serier skiljer sig åt över ett valt intervall och begär sedan de synliga observationer som stöder slutsatsen. Om svaret kräver numeriska värden ska du säkerställa att de finns i underlaget och be modellen redovisa osäkerhet där endast en ungefärlig visuell avläsning är möjlig. Bevara originalbilden så att resultatet kan kontrolleras mot underlaget.
För en skärmbild av ett dokument eller gränssnitt definierar du användarens mål och vilken del av materialet som ska analyseras. En användbar begäran kan fråga vilka synliga fält som krävs för ett angivet arbetsflöde, hur sidan är organiserad eller vad diagrammets förbindelser innebär. För en visuell programmeringsuppgift tillhandahåller du skärmbilden och de skriftliga kraven och ber sedan om en textförklaring eller ett implementationsförslag som stämmer med den synliga strukturen. Skilj egenskaper som kan observeras från sådana som beror på dolt applikationsbeteende.
För video anger du den händelse, sekvens eller relation du vill ha förklarad. Behåll det relevanta avsnittet och tillhandahåll läsbara stillbilder där små detaljer är viktiga. Märk flera indata och förklara deras ordning så att en jämförelse inte förväxlas med orelaterade scener. Resultatet är en textredogörelse för materialet och en slutsats om den angivna frågan; det redigerar inte i sig underlaget, skapar ett nytt klipp eller verifierar något utanför observationen.
Tillverkarens Plus-kort anger inte stöd för funktionsanrop, webbsökning eller styrd strukturerad utdata. Organisera textsvaret med tydliga rubriker, en jämförelsetabell eller en observationslista och validera alla resultat som ser maskinläsbara ut innan en applikation använder dem. Chattreferensen säger att systemmeddelanden inte har någon effekt för QVQ-modeller, så lägg instruktioner om roll, uppgift och formatering i användarmeddelandet. Behåll de dokumenterade standardinställningarna för QVQ-sampling i stället för att hämta en temperatur eller ett recept för tokenurval från en annan Qwen-familj.
För en användbar analysleverans begär du observerade fakta, förklaringen och ett tydligt benämnt slutsvar. Kontrollera beräkningar mot synliga tal, beteckningar och enheter och kontrollera en dokumenttolkning mot det källavsnitt den hänvisar till. Spara den valda Plus-identiteten och indatamaterialet med resultatet när ett fall behöver tas upp igen. Skilj ett underbyggt förslag från efterföljande åtgärder: en applikation eller person måste fortfarande utföra den begärda verktygsåtgärden och återge dess utfall. Denna modell ger visuella resonemang och text, med originalmaterialet bevarat som granskningsunderlag.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser qvq-plus | Standard— |
Fältmessages | Typmessage[] | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmessages[].role | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— |
Fältmessages[].content | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältmax_tokens | Typinteger | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— |
Fältstream | Typboolean | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse |
Text · UTF-8-text
sträng i messages[].content
| Parameter | Avtal |
|---|---|
Parametercontent_type | Avtalapplication/json |
Parameterrequired | Avtalmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Avtalstream |
Parametermaterial_types | Avtaltext |
Parametertext_file_material | AvtalLäs det faktiska UTF-8-dokumentet och placera texten i det angivna input-fältet eller i strängen för meddelandets innehåll. |
Livscykel: synchronous_or_streamed
Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden.
| Konfiguration | Prislista | Avgift |
|---|---|---|
| KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken $0.00058 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.00144 / 1K token Indata · Cacheläsning $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "qvq-plus",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qvq-plus', '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': 'qvq-plus', '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 eller SSE
Behåll varje fullständigt returnerat svar, fil och innehållsdel.
Behåll alla innehållsblock, resonemangssignaturer och faktiska ID:n för verktygsanvändning. Sätt samman alla SSE-deltauppdateringar för blocken; ett första textblock är inte hela utdata.
Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls.
| Fält | Typ |
|---|---|
Fältid | Typstring |
Fältmodel | Typstring |
Fältcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Fältstop_reason | Typstring|null |
Fältusage | Typobject |
| Svar | Villkor | Nästa steg |
|---|---|---|
Svar400 · invalid_request_error | VillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärde | Nästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa. |
Ailoot Ultra qvq-plus
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Compare a transcribed chart trend\n\nAnalyze this chart transcription: week 1, signups 100 and activations 80; week 2, signups 150 and activations 90; week 3, signups 200 and activations 100. Calculate activation share each week and explain whether the signup and activation trends tell the same story. Use only these values and distinguish counts from rates.A three-row count-and-rate table followed by a concise trend comparison.Activation share uses activations divided by signups, and increasing counts are not confused with increasing share.