modeller

Qwen2 VL 72B Instruct

Markdown · JSON

Qwen2 VL 72B Instruct

Qwen2-VL-72B-Instruct kombinerar text, bilder och video för visuella frågor, dokumentläsning och flerspråkig text i bilder. Tillverkaren beskriver videoförståelse bortom 20 minuter, dynamisk bildupplösning och integrationer med visuella agenter; svaret är text.

Om modellen

Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.

Qwen2-VL-72B-Instruct är den instruktionsfinjusterade 72B-versionen för bild och språk, byggd kring Qwen2. Den tar emot text tillsammans med bilder eller video och genererar ett textsvar. Tillverkaren lyfter fram förståelse av bilder med olika upplösningar och bildförhållanden, tolkning av text i bilder, resonemang om synliga samband och svar på frågor om videor längre än 20 minuter.

Bild- och videoförmågor

För en dokumentsida ska du fråga efter det specifika innehåll du behöver: ett textavsnitt, en tabellrad, en formel eller villkoren som hör till ett påstående. Håll sidan läsbar och ange om resultatet ska återge ordalydelsen, sammanfatta den eller förklara betydelsen. Ett användbart dokumentresultat kan behålla den ursprungliga avsnittsbeteckningen bredvid det extraherade innehållet. För ett diagram ska du fråga hur de märkta elementen hänger ihop och ange vilket samband som behöver förklaras.

Den dokumenterade videoanvändningen omfattar frågor, dialog och skriftligt innehåll utifrån den synliga följden. Definiera den händelse eller förändring som ska undersökas: när ett objekt dyker upp, vad som händer före ett visst steg eller hur en demonstrerad handling förhåller sig till en skriftlig procedur. Be om en ordnad händelsebeskrivning eller en jämförelse mellan synliga steg och den tillhandahållna proceduren. Tillverkarens uppgift om över 20 minuter beskriver förståelse av långa videor; den är inte en fast maximal videolängd eller en garanti för att varje råklipp passar i en oförändrad indatakonfiguration.

Användning med visuella agenter

Lanseringen positionerar också Qwen2-VL för visuella agenter kopplade till mobila enheter, robotar och andra verktyg. Meddelandet beskriver scenarier med funktionsanrop och kodtolk, till exempel att producera kod från ett diagram eller använda en visuell fråga för att begära en extern sökning. Den omgivande applikationen tillhandahåller verktygen, utför den föreslagna åtgärden och returnerar resultatet. Modellens textsvar klickar inte i sig på en kontroll, förflyttar en enhet eller kör det genererade programmet.

En praktisk gränssnittsuppgift kan ge en skärmbild och användarens mål och sedan fråga efter den synliga kontroll som är relevant för nästa steg och det underlag som stöder valet. Håll observation, föreslagen åtgärd och faktisk körning som separata delar av arbetsflödet. Det använder fokus på visuella agenter och gör det begärda resultatet tillräckligt specifikt för att applikationen ska kunna agera.

Flerspråkig text i bilder

Tillverkaren beskriver igenkänning av text i bilder på engelska och kinesiska, de flesta europeiska språk samt språk som japanska, koreanska, arabiska och vietnamesiska. En flerspråkig sida kan därför behandlas som en visuell läsuppgift. Be först om den ursprungliga transkriptionen när den exakta ordalydelsen är viktig och sedan en översättning eller förklaring på det valda språket. Bevara etiketter och siffror i stället för att blanda igenkänning med en ospecificerad omskrivning.

Dynamisk upplösning och positionsinformation

Qwen2-VL kombinerar en bildkodare med språkmodellen Qwen2. Naive Dynamic Resolution mappar olika bildstorlekar till olika antal visuella token. Multimodal Rotary Position Embedding separerar positionsinformationen så att modellen kan representera textordning, tvådimensionella bilder och videons tidsmässiga och rumsliga struktur. Funktionerna förklarar hur samma familj hanterar en sida, flera bilder eller en videosekvens.

Modellkortets bildprocessor dokumenterar ett standardintervall på 4 till 16 384 visuella token per bild. Applikationen kan justera minsta och största antal pixlar och samtidigt bevara bildförhållandet eller begära dimensioner som avrundas till en multipel av 28. Exempelintervallet 256 till 1 280 token är en konfigurerbar illustration, inte en separat allmän bildgräns. Mer bilddetalj använder mer beräkning och fler visuella token, så bevara de etiketter, rubriker och små objekt som frågan behöver när bilden förbereds.

Förberedelse av indata och kontext

Tillverkaren demonstrerar en enda bild, flera bilder, video som en följd av bildrutor eller lokal fil samt samtal i batch. Bildförberedelse omfattar lokala filer, kodade bilddata och bildreferenser. Kortets videoexempel använder en vald bildfrekvens; det exemplet fastställer inte en obligatorisk samplingsfrekvens för varje video. Ange ordningen och rollen för flera bilder och tillhandahåll den information som behövs för att tolka en följd, i stället för att behandla orelaterade bildrutor som en enda scen.

Den släppta konfigurationen anger maximalt antal positioner till 32 768. Visuellt material och textinstruktioner måste planeras inom den faktiskt konfigurerade kontexten. Kortets genereringsexempel med 128 token är bara en exempelinställning; det publicerar inte en separat maximal utdatakapacitet. 72B-versionen ska behålla sin egen konfiguration i stället för att ärva inställningarna för lång kontext i Qwen2.5-VL eller en annan Qwen-modell.

Väsentliga begränsningar

Tillverkaren anger uttryckligen att Qwen2-VL inte förstår ljud som ingår i videor. Talad information måste därför tillhandahållas separat om frågan beror på den. Bildträningsdatasetet beskrivs som uppdaterat till och med juni 2023; det är ett påstående om datasetet, inte ett löfte om aktuell visuell kunskap.

De dokumenterade begränsningarna omfattar också ofullständig igenkänning av vissa personer eller namngiven immateriell egendom, svårigheter med invecklade instruktioner i flera steg, svag räkneförmåga i komplexa scener och begränsningar i tredimensionella rumsliga resonemang. När uppgiften beror på någon av dessa förmågor ska du fokusera frågan på de nödvändiga objekten eller sambanden och bevara det visuella underlaget bredvid svaret. Tydligt källmaterial och ett definierat resultat gör resultatet lättare att granska utan att ersätta de angivna begränsningarna med en träffsäkerhetsgaranti.

Praktisk uppgift

Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

Read a supplied document transcription

Use this text transcription of page P2, section Limits: 'Store below 25 C. Once opened, use within seven days. Do not freeze.' Return the original wording first, then a plain-English explanation separating the temperature, time and freezing conditions. Preserve P2 as the source label. No image or video is attached.

Förväntat resultat

A labelled transcription followed by three source-grounded explanations of the conditions.

Kontrollera resultatet

Below 25 C is not rewritten as at or below 25 C, and the seven-day period starts at opening.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Alibaba /Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Start

Qwen2-VL-72B-Instruct kombinerar text, bilder och video för visuella frågor, dokumentläsning och flerspråkig text i bilder. Tillverkaren beskriver videoförståelse bortom 20 minuter, dynamisk bildupplösning och integrationer med visuella agenter; svaret är text.

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
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränser
Minsta antal objekt: 1
Standard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & 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[].contentTypstring|content_part[]|nullKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].tool_callsTyptool_call[]KravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].tool_call_idTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: role=tool; använd det faktiska returnerade ID:t
Standard—
Fältmessages[].nameTypstringKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].reasoning_contentTypstringKravValfrittVärden & gränser
Gäller när: Skicka tillbaka det faktiska returnerade resonemanget när modellen använder det
Standard—
Fältmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältmax_tokensTypintegerKravValfrittVärden & gränser
Minimum: 1
Beror på modellen
Standard—
Fältmax_completion_tokensTypintegerKravValfrittVärden & gränser
Minimum: 1
Beror på modellen
Standard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Fältstream_options.include_usageTypbooleanKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FälttemperatureTypnumberKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fälttop_pTypnumberKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältstopTypstring|string[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FälttoolsTypfunction_tool[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fälttools[].typeTypstringKravValfrittVärden & gränser
function
Beror på modellen
Standard—
Fälttools[].function.nameTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
Gäller när: verktyg av typen funktion har tillhandahållits
Standard—
Fälttools[].function.descriptionTypstringKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fälttools[].function.parametersTypJSON_schemaKravValfrittVärden & gränserStandard—
Fälttool_choiceTypstring|objectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältparallel_tool_callsTypbooleanKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältresponse_formatTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältreasoning_effortTypstringKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältreasoningTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältservice_tierTypstringKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältinstructionsTypstringKravValfrittVärden & gränser
Kompatibilitetsfält
Standard—
FältfunctionsTypfunction[]KravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältfunction_callTypstring|objectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
Fältprompt_cache_optionsTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Beror på modellen
Standard—
FältmodalitiesTypstring[]KravValfrittVärden & gränser
text
Standard—
FältproviderTypobjectKravValfrittVärden & gränser
Villkor: provider.options avvisas på denna Ultra-textrutt
Standard—
Fältcache_control.ttlTypstringKravValfrittVärden & gränser
Villkor: 1h avvisas på de faktiska platserna för promptcache
Standard—
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF8-text

messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages
Parametermaterial_typesAvtaltext
ParametermessagesAvtalmeddelandearray med strukturen role/content
Parameterfile_materialAvtaldet faktiska UTF-8-dokumentet infogat som bokstavlig text; inget fil-ID härleds
Parameteroptional_controlsAvtalstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeAvtalmodellspecifikt; användarens funktionsverktyg skiljer sig från värdbaserade verktyg
Parameteroutput_modalitiesAvtaltext
Parameterhosted_operationsAvtalfalse
Parametermultimodal_input_bindingAvtalnull

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

KonfigurationPrislistaAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisAvgift
Indata · Indatatoken $0.00118 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.00118 / 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 →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-strömning
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-VL-72B-Instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

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

with client.chat.completions.stream(model='Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

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
FältTyp
Fältchoices[].indexTypinteger
Fältchoices[].message.contentTypstring|null
Fältchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Fältchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Fältchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Fältchoices[].finish_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Alibaba /Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Start

Qwen2-VL-72B-Instruct kombinerar text, bilder och video för visuella frågor, dokumentläsning och flerspråkig text i bilder. Tillverkaren beskriver videoförståelse bortom 20 minuter, dynamisk bildupplösning och integrationer med visuella agenter; svaret är text.

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
FältTypKravVärden & gränserStandard
FältmodelTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct
Standard—
FältmessagesTypmessage[]KravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmessages[].roleTypstringKravObligatorisktVärden & gränser
user, assistant
Standard—
Fältmessages[].contentTypstringKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
Fältmax_tokensTypintegerKravObligatorisktVärden & gränserStandard—
FältstreamTypbooleanKravValfrittVärden & gränserStandardfalse
Kombinationer av indatamaterial

Text · UTF-8-text

sträng i messages[].content

Metodparametrar och livscykel
ParameterAvtal
Parametercontent_typeAvtalapplication/json
ParameterrequiredAvtalmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsAvtalstream
Parametermaterial_typesAvtaltext
Parametertext_file_materialAvtalLäs 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

KonfigurationPrislistaAvgift
KonfigurationGrundpriser för tokenPrislistaGrundprisAvgift
Indata · Indatatoken $0.00118 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.00118 / 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 →

Exempelbegäranden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet
{
  "model": "Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

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
FältTyp
FältidTypstring
FältmodelTypstring
Fältcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Fältstop_reasonTypstring|null
FältusageTypobject
Fel och nästa steg
SvarVillkorNästa steg
Svar400 · invalid_request_errorVillkorOgiltiga obligatoriska fält, ogiltig representation av underlaget eller ogiltigt parametervärdeNästa stegKorrigera de angivna fälten före en ny begäran om att skapa.

Alias

Modellalias

Ailoot Ultra Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct

FAQ · Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct
Vilka indata och resultat finns?

POST /v1/chat/completions · Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct: text → text

POST /v1/messages · Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct: text → json, sse

Vilka fält använder begäran?

POST /v1/chat/completions · Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct: model, messages, max_tokens, stream

Vilka gränser gäller?

POST /v1/chat/completions · Qwen/Qwen2-VL-72B-Instruct: messages.min_items: 1

Fler detaljer

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 · Se modellpriser

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 · Officiella villkor och licensavtal