Source: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen2-7b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen2-7b-instruct/ Language: sv # Qwen2 7B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen2-7b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen2-7b-instruct/facts.json) ## [Qwen2 7B Instruct](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen2-7b-instruct/) Qwen2-7B-Instruct är en instruktionsfinjusterad textmodell för flerspråkig dialog, programmering, matematik och resonemang. Tillverkaren dokumenterar kontext på upp till 131 072 token när konfigurationen för lång kontext är aktiverad. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen2-7b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-qwen2-7b-instruct/#method-1) Om modellen Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden. Qwen2-7B-Instruct är den instruktionsfinjusterade versionen i 7B-storlek av Qwen2 för samtal och uppgifter uttryckta på naturligt språk. Det är en modell med text som indata och utdata: svaret kan vara en förklaring, en översättning, ett dokumentutkast eller programkod. Tillverkaren anger språkförståelse, generering, flerspråkigt arbete, programmering, matematik och resonemang som dess huvudsakliga användningsområden. Modelldetaljer Qwen2 innehåller separata basversioner och instruktionsfinjusterade versioner. Detta kort gäller Instruct-versionen, inte basmodellen Qwen2-7B eller familjens mixture-of-experts-version. Tillverkarens modellinformationstabell anger 7,07 miljarder parametrar för modellen i 7B-storlek. Dess decoder-Transformer använder SwiGLU, QKV-bias i uppmärksamhetsmekanismen och grouped-query attention, med en tokenizer utformad för naturliga språk och kod. Det är val för arkitektur och representation, inte ytterligare indatamodaliteter. Lanseringsmeddelandet beskriver träning på engelska och kinesiska plus 27 andra språk. De inkluderar ryska, tjeckiska och polska; tyska, franska och spanska; arabiska, persiska och turkiska; japanska och koreanska samt ytterligare språk i Syd- och Sydostasien. En flerspråkig assistent kan därför ta emot instruktioner och källmaterial på olika språk, men du bör ändå ange språk, terminologi och målgrupp för det slutliga resultatet. Träning och skillnaden för Instruct Efter förträningen använder tillverkaren övervakad finjustering och direkt preferensoptimering. Den instruktionsfinjusterade versionen är avsedd att svara på en begäran i ett samtal, medan basversionen har en annan roll som grund för en språkmodell. Ange versionsnamnet uttryckligt när du väljer modell eller jämför promptbeteende. Att träna en modell att följa instruktioner och att ge en precis instruktion vid användningen är kompletterande delar av arbetssättet. Förberedelse av samtalsindata Modellkortets snabbstart skiljer en systeminstruktion från användarens fråga och använder den matchande chattmallen före generering. Samma praktiska åtskillnad är användbar för en applikationsuppgift: definiera assistentens roll och svarsregler separat från det källavsnitt eller den kod den ska arbeta med. En textetikett inne i ett dokument ersätter inte korrekt formaterade samtalsroller i det omgivande gränssnittet. En teknisk förklaringsuppgift kan ge en funktion och ett indatavärde som exempel och sedan fråga vad varje gren gör och vilka villkor som påverkar resultatet. En koduppgift kan ange godtagna indata, förväntat returvärde och begränsningar för ändringar av befintligt beteende. Be om implementationen följd av exempel för ett normalt fall och ett gränsfall. Det är användningar av de dokumenterade språk- och kodförmågorna; genererad kod är ett textresultat, medan körningen hör till applikationsmiljön. För flerspråkig redigering ska du tillhandahålla originalavsnittet, målgruppen och en kort terminologilista. Be om en revidering som behåller de ursprungliga namnen och villkoren och sedan en kort förklaring av ändringarna. Det är mer specifikt än att be om förbättrad text: det definierar vilken betydelse som ska bevaras och vilket användbart resultat som ska returneras. Bearbetning av långa texter Tillverkaren dokumenterar stöd för kontext på upp till 131 072 token, men instruktionerna för lång kontext är viktiga. Indata över 32 768 token kräver den dokumenterade YaRN-utökningskonfigurationen. Det publicerade exemplet använder skalningsfaktorn 4,0 med en ursprunglig positionsinställning på 32 768. Tillverkaren påpekar att den statiska utökningsinställningen kan påverka beteendet för kortare texter och rekommenderar att den aktiveras när bearbetning med lång kontext faktiskt behövs. Förbered en lång dokumentuppgift med en fokuserad fråga, namngivna källavsnitt och en uttrycklig utdatastruktur. Ge till exempel flera delar av en teknisk specifikation och be om de krav som är relevanta för en viss ändring, med källavsnittet bredvid varje resultat. Ett stort indatafönster är användbart för att hålla delarna tillsammans; svaret kan ändå vara en kompakt tabell i stället för en återberättelse av hela dokumentet. Viktiga gränser Siffran 131 072 token beskriver utökat kontextstöd, inte tillåtelse att bortse från konfigurationen för lång kontext. Snabbstartsexemplets 512 genererade token är en exempelinställning, inte en publicerad maximal utdatakapacitet. Denna Instruct-version är en textmodell och ska inte ärva bild- eller videoförmågor från Qwen-VL eller den specialiserade verktygsintegrerade matematikträningen i Qwen2.5-Math. Välj den namngivna versionen och förbered texten för den specifika förklaring, kod eller det dokument du behöver. Praktisk uppgift ### Praktisk uppgift Tekniskt exempel på engelska ``` Translate a terminology-bound notice Translate this notice into German for office staff: 'The access badge expires on 30 April. Collect a replacement from Reception before your next shift. Temporary passes are valid for one day.' Use Zugangskarte for access badge and Empfang for Reception. Preserve the date and conditions, then explain one translation choice in English. ``` #### Förväntat resultat ``` A complete German notice followed by one short English explanation of terminology or phrasing. ``` #### Kontrollera resultatet ``` The replacement is collected before the next shift and the temporary pass remains valid for one day. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen2-7B-Instruct` [`Qwen/Qwen2-7B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&fmt=chat) Alibaba /`Qwen/Qwen2-7B-Instruct` ### Start Qwen2-7B-Instruct är en instruktionsfinjusterad textmodell för flerspråkig dialog, programmering, matematik och resonemang. Tillverkaren dokumenterar kontext på upp till 131 072 token när konfigurationen för lång kontext är aktiverad. Godkända indata Text Resultat Text ### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Indatatyper `text` Utdatatyper `text` Utdataformat json eller SSE | Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Qwen/Qwen2-7B-Instruct | Standard— | | Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Minsta antal objekt: 1 | Standard— | | Fält`messages[].role` | Typ`string` | 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— | | Fält`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t | Standard— | | Fält`messages[].name` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det | Standard— | | Fält`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— | | Fält`max_completion_tokens` | Typ`integer` | KravValfritt | Värden & gränser Minimum: 1 Beror på modellen | Standard— | | Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse | | Fält`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`temperature` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`top_p` | Typ`number` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`stop` | Typ`string\|string[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools` | Typ`function_tool[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools[].type` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser function Beror på modellen | Standard— | | Fält`tools[].function.name` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits | Standard— | | Fält`tools[].function.description` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | KravValfritt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`tool_choice` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`response_format` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`reasoning_effort` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`reasoning` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`service_tier` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`instructions` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Kompatibilitetsfält | Standard— | | Fält`functions` | Typ`function[]` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`function_call` | Typ`string\|object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`prompt_cache_options` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Beror på modellen | Standard— | | Fält`modalities` | Typ`string[]` | KravValfritt | Värden & gränser text | Standard— | | Fält`provider` | Typ`object` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt | Standard— | | Fält`cache_control.ttl` | Typ`string` | KravValfritt | Värden & gränser Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache | Standard— | Kombinationer av indatamaterial **Text** · UTF8-text `messages[].content` Metodparametrar och livscykel | Parameter | Avtal | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, messages | | Parameter`material_types` | Avtaltext | | Parameter`messages` | Avtalmeddelandearray med strukturen role/content | | Parameter`file_material` | Avtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds | | Parameter`optional_controls` | Avtalstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parameter`control_scope` | Avtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg | | Parameter`output_modalities` | Avtaltext | | Parameter`hosted_operations` | Avtalfalse | | Parameter`multimodal_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. ### Priser Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden. Snabbt läge Ej angivet När snabbt läge är valt Flex-läge Ej angivet När läget flex är valt Högsta resonemangsnivå Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default) #### Ailoot-priser #### Priser efter konfiguration | Konfiguration | Prislista | Avgift | | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0001** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0001** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-strömning ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```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='Qwen/Qwen2-7B-Instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```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='Qwen/Qwen2-7B-Instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### Ta emot och spara resultat #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json eller SSE ##### Behåll alla färdiga resultat 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. ##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls. Svarsfält | Fält | Typ | | --- | --- | | Fält`choices[].index` | Typinteger | | Fält`choices[].message.content` | Typstring\|null | | Fält`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] | | Fält`choices[].message.reasoning_content` | Typstring | | Fält`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array | | Fält`choices[].finish_reason` | Typstring\|null | | Fält`usage` | Typobject | Fel och nästa steg | 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. | ### Alias #### Modellalias **Ailoot Ultra** [`Qwen/Qwen2-7B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&fmt=chat) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`Qwen/Qwen2-7B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen2-7B-Instruct` [`Qwen/Qwen2-7B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&fmt=messages) Alibaba /`Qwen/Qwen2-7B-Instruct` ### Start Qwen2-7B-Instruct är en instruktionsfinjusterad textmodell för flerspråkig dialog, programmering, matematik och resonemang. Tillverkaren dokumenterar kontext på upp till 131 072 token när konfigurationen för lång kontext är aktiverad. Godkända indata Text Resultat json · sse ### Tillgängligt i Ailoot · indata & metoder **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Indatatyper `text` Utdatatyper `json`, `sse` Utdataformat JSON eller SSE | Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Fält`model` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser Qwen/Qwen2-7B-Instruct | Standard— | | Fält`messages` | Typ`message[]` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`messages[].role` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser user, assistant | Standard— | | Fält`messages[].content` | Typ`string` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`max_tokens` | Typ`integer` | KravObligatoriskt | Värden & gränser | Standard— | | Fält`stream` | Typ`boolean` | KravValfritt | Värden & gränser | Standardfalse | Kombinationer av indatamaterial **Text** · UTF-8-text `sträng i messages[].content` Metodparametrar och livscykel | Parameter | Avtal | | --- | --- | | Parameter`content_type` | Avtalapplication/json | | Parameter`required` | Avtalmodel, messages, max\_tokens | | Parameter`optional_controls` | Avtalstream | | Parameter`material_types` | Avtaltext | | Parameter`text_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` ### Priser Tariffuppgifter lägger inte till begäransalternativ. Parametrar som stöds anges för den valda metoden. Snabbt läge Ej angivet När snabbt läge är valt Flex-läge Ej angivet När läget flex är valt Högsta resonemangsnivå Ej angivet När den högsta resonemangsnivån använder standardjusteringen (default) #### Ailoot-priser #### Priser efter konfiguration | Konfiguration | Prislista | Avgift | | --- | --- | --- | | KonfigurationGrundpriser för token | PrislistaGrundpris | Avgift Indata · Indatatoken **$0.0001** / 1K token Utdata · Utdatatoken **$0.0001** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet ```json { "model": "Qwen/Qwen2-7B-Instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'Qwen/Qwen2-7B-Instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```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': 'Qwen/Qwen2-7B-Instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Ta emot och spara resultat #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON eller SSE ##### Behåll alla färdiga resultat 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. ##### Om det ursprungliga svaret behöver kontrolleras Behåll begärans/svarets ID:n och huvuden. Ingen generell URL för hämtning av textjobb tillhandahålls. Svarsfält | Fält | Typ | | --- | --- | | Fält`id` | Typstring | | Fält`model` | Typstring | | Fält`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Fält`stop_reason` | Typstring\|null | | Fält`usage` | Typobject | Fel och nästa steg | 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. | ### Alias #### Modellalias **Ailoot Ultra** [`Qwen/Qwen2-7B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&fmt=messages) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`Qwen/Qwen2-7B-Instruct`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen2-7B-Instruct&fmt=messages) FAQ · Pro/Qwen/Qwen2-7B-Instruct Vilka indata och resultat finns? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`: `text` → `json`, `sse` Vilka fält använder begäran? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Vilka gränser gäller? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen2-7B-Instruct`: `messages.min_items`: `1` Anslut Ailoot till Claude Code, OpenCode, Hermes eller din app. ## Företaget och dess projektportfölj Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. ## Köp token med rabatt. Prenumerationsrabatt för återkommande arbete. Kampanjkoder ger upp till 50% vid tokenköp. Prenumeration Välj en rabatterad plan för återkommande anrop. Kampanjkod upp till 50% Ange koden vid köpet. Priset räknas om enligt kampanjen. Kostnader i historiken Modell, token och belopp sparas för varje anrop. [Välj prenumeration](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/subscriptions/) · [Se modellpriser](https://ailoot.ai/models/sv/) ## Anslut API till produkten som du säljer. SaaS, appar och botar enligt Ailoots officiella villkor och licensavtal. Begär återförsäljarlicens för vidareförsäljning. Kommersiell applikation Bygg text-, bild-, video- och ljudgenerering i tjänstens betalda funktioner. Återförsäljarlicens Skicka projektbeskrivning och åtkomstupplägg. Begär skriftliga villkor för användning och vidareförsäljning. Dokument på webbplatsen Officiella villkor, licensavtal och databehandlingspolicy finns tillgängliga före anslutning. [Begär återförsäljarlicens](mailto:support@ailoot.ai) · [Officiella villkor och licensavtal](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=sv) ## Ailoot · Företaget och dess projektportfölj Ailoot bygger på etablerad driftserfarenhet, en stor kundbas, stabil service och löpande KPI-kontroll. Företaget och dess projektportfölj: miljontals kunder; månatlig försäljning för miljarder. Ailoot använder denna driftserfarenhet för API-åtkomst till AI-funktioner i kundernas produkter, agenter, applikationer och automatiseringar.