Qwen Turbo 2024-11-01 är Alibabas fasta Qwen-Turbo-modellversion från Qwen2.5-generationen. Den tar emot skriftliga instruktioner och textbaserad kontext och ger ett textsvar. Användbara uppgifter är frågor om givna dokument, sammanfattningar som kopplar ihop flera källor, förklaringar av en kodbas och extraktion till JSON. Behåll det daterade modellnamnet tillsammans med prompten när du jämför resultat mellan versioner.
Qwens introduktion till Qwen2.5-Turbo visar läsning av långa berättelser och flera relaterade artiklar. Vilket resultat som är användbart beror på frågan: en översikt kan förklara sambandet mellan verken, medan en avgränsad jämförelse kan skilja deras angreppssätt och stödjande belägg åt. Ge tydligt märkt text och be om de skillnader som är viktiga för läsaren. En egen uppdragsbeskrivning kan efterfråga varje dokuments huvudförslag, textavsnittet som stöder det och eventuella motsägelser mellan dokumenten. Be om svaret på det språk som målgruppen behöver och behåll kopplingen mellan citat och deras källa.
Tillverkaren visar också hur ett kodarkiv, sammanställt till en textfil, kan läsas: först förklaras dess syfte och sedan lokaliseras klasser och deras filsökvägar. Förbered koden med filgränser, namn och relevanta omgivande definitioner intakta. Be om en översikt över en komponent innan du efterfrågar en mer avgränsad förklaring av hur dess delar hänger ihop. Förklaringen eller listan över platser kan vägleda granskningen av originalfilerna; kontrollera dessa platser mot den givna koden.
I tillverkarens dokumenterade arbetsflöde för text anger ett systemmeddelande rollen och uppgiftens regler, ett användarmeddelande ger frågan och materialet och modellen svarar som assistent. Gör det önskade resultatet tydligt: en sammanfattning, en jämförelsetabell, en kort förklaring eller extraherade fält. Vid en dokumentuppgift ska du skilja texten som ska läsas från instruktionen om vad som ska göras med den. Ta med terminologi, utmatningsspråk och eventuella regler för hur information som saknas i källan ska hanteras.
Tillverkarens arbetsflöde för Chat Completions är tillståndslöst: en fortsatt diskussion använder den samtalshistorik som ges tillsammans med nästa fråga. Lägg till de föregående användar- och assistentmeddelandena när uppföljningen beror på dem. En första dialogrunda kan fastställa ett dokuments argument; en andra kan fråga vilket textavsnitt som stöder en slutsats. Behåll nödvändig källkontext i underlaget i stället för att anta att ett tidigare svar ger modellen permanent minne. När diskussionen växer ska du behålla de senaste dialogrundorna och viktiga fakta från källorna eller använda en granskad sammanfattning av tidigare material. Att ta bort eller komprimera historik kan ta bort detaljer som behövs för nästa svar.
Alibaba anger uttryckligen att qwen-turbo-2024-11-01 stöder JSON Object. I tillverkarens arbetsflöde sätts svarsformatet till json_object och en system- eller användarinstruktion måste innehålla ordet JSON. Ange fältnamn och hur saknad information ska hanteras. En uppdragsbeskrivning för extraktion kan till exempel efterfråga ett dokuments titel, dess namngivna författare och ett stödjande textavsnitt, med en angiven regel för när författare saknas.
JSON Object-läget syftar till giltig JSON-syntax; det tvingar inte fram ett visst schema, stabila fältnamn eller fälttyper. Kontrollera att det returnerade objektet innehåller de fält och värden som uppgiften kräver innan du använder det i nästa steg. Ett resultat som avbryts innan det är färdigt kan också vara ogiltig JSON. Behåll hela objektet och dess källtext så att ett formateringsproblem kan skiljas från en felaktig extraktion.
Qwens introduktion pekar på instabilitet i krävande uppgifter med långa sekvenser. En stor mängd given text garanterar inte att varje detalj återfinns eller att varje samband tolkas rätt. Kontrollera viktiga påståenden, referenser och platser i koden mot originalmaterialet, särskilt när slutsatsen förenar avlägsna textavsnitt. Behåll källan, den exakta prompten och det valda svaret som arbetsunderlag. Alibabas versionsmappning skiljer denna modellversion från Qwen-Turbo-2025-04-28, så en jämförelse av versionerna bör behålla båda modellnamnen och samma uppgift.
", "aboutText": "Qwen Turbo 2024-11-01 är Alibabas fasta Qwen-Turbo-modellversion från Qwen2.5-generationen. Den tar emot skriftliga instruktioner och textbaserad kontext och ger ett textsvar. Användbara uppgifter är frågor om givna dokument, sammanfattningar som kopplar ihop flera källor, förklaringar av en kodbas och extraktion till JSON. Behåll det daterade modellnamnet tillsammans med prompten när du jämför resultat mellan versioner.\n\n### Läs sammanhängande material med en specifik fråga\n\nQwens introduktion till Qwen2.5-Turbo visar läsning av långa berättelser och flera relaterade artiklar. Vilket resultat som är användbart beror på frågan: en översikt kan förklara sambandet mellan verken, medan en avgränsad jämförelse kan skilja deras angreppssätt och stödjande belägg åt. Ge tydligt märkt text och be om de skillnader som är viktiga för läsaren. En egen uppdragsbeskrivning kan efterfråga varje dokuments huvudförslag, textavsnittet som stöder det och eventuella motsägelser mellan dokumenten. Be om svaret på det språk som målgruppen behöver och behåll kopplingen mellan citat och deras källa.\n\n### Förstå ett kodarkiv genom dess text\n\nTillverkaren visar också hur ett kodarkiv, sammanställt till en textfil, kan läsas: först förklaras dess syfte och sedan lokaliseras klasser och deras filsökvägar. Förbered koden med filgränser, namn och relevanta omgivande definitioner intakta. Be om en översikt över en komponent innan du efterfrågar en mer avgränsad förklaring av hur dess delar hänger ihop. Förklaringen eller listan över platser kan vägleda granskningen av originalfilerna; kontrollera dessa platser mot den givna koden.\n\n### Ge instruktioner och material som meddelanden\n\nI tillverkarens dokumenterade arbetsflöde för text anger ett systemmeddelande rollen och uppgiftens regler, ett användarmeddelande ger frågan och materialet och modellen svarar som assistent. Gör det önskade resultatet tydligt: en sammanfattning, en jämförelsetabell, en kort förklaring eller extraherade fält. Vid en dokumentuppgift ska du skilja texten som ska läsas från instruktionen om vad som ska göras med den. Ta med terminologi, utmatningsspråk och eventuella regler för hur information som saknas i källan ska hanteras.\n\n### Fortsätt samtalet med relevant historik\n\nTillverkarens arbetsflöde för Chat Completions är tillståndslöst: en fortsatt diskussion använder den samtalshistorik som ges tillsammans med nästa fråga. Lägg till de föregående användar- och assistentmeddelandena när uppföljningen beror på dem. En första dialogrunda kan fastställa ett dokuments argument; en andra kan fråga vilket textavsnitt som stöder en slutsats. Behåll nödvändig källkontext i underlaget i stället för att anta att ett tidigare svar ger modellen permanent minne. När diskussionen växer ska du behålla de senaste dialogrundorna och viktiga fakta från källorna eller använda en granskad sammanfattning av tidigare material. Att ta bort eller komprimera historik kan ta bort detaljer som behövs för nästa svar.\n\n### Extrahera information med JSON Object-läget\n\nAlibaba anger uttryckligen att qwen-turbo-2024-11-01 stöder JSON Object. I tillverkarens arbetsflöde sätts svarsformatet till json_object och en system- eller användarinstruktion måste innehålla ordet JSON. Ange fältnamn och hur saknad information ska hanteras. En uppdragsbeskrivning för extraktion kan till exempel efterfråga ett dokuments titel, dess namngivna författare och ett stödjande textavsnitt, med en angiven regel för när författare saknas.\n\nJSON Object-läget syftar till giltig JSON-syntax; det tvingar inte fram ett visst schema, stabila fältnamn eller fälttyper. Kontrollera att det returnerade objektet innehåller de fält och värden som uppgiften kräver innan du använder det i nästa steg. Ett resultat som avbryts innan det är färdigt kan också vara ogiltig JSON. Behåll hela objektet och dess källtext så att ett formateringsproblem kan skiljas från en felaktig extraktion.\n\n### Granska svaret mot originalmaterialet\n\nQwens introduktion pekar på instabilitet i krävande uppgifter med långa sekvenser. En stor mängd given text garanterar inte att varje detalj återfinns eller att varje samband tolkas rätt. Kontrollera viktiga påståenden, referenser och platser i koden mot originalmaterialet, särskilt när slutsatsen förenar avlägsna textavsnitt. Behåll källan, den exakta prompten och det valda svaret som arbetsunderlag. Alibabas versionsmappning skiljer denna modellversion från Qwen-Turbo-2025-04-28, så en jämförelse av versionerna bör behålla båda modellnamnen och samma uppgift.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Tekniskt exempel på engelska
Map a component from supplied code text\n\nMap this miniature repository. File reader.py: class CsvReader exposes read(path). File service.py: class ImportService receives a reader and calls reader.read(path) inside import_file(path). Explain each class’s role, identify where file loading occurs and list the supplied paths. Do not invent validation, storage or error handling absent from the excerpts.A two-component map, the read call location and an explicit list of unspecified behavior.Check that file loading is attributed to CsvReader.read and orchestration to ImportService.import_file, using the supplied paths only.qwen-turbo-2024-11-01Alibabas Qwen Turbo 2024-11-01 är en fast textmodellversion för att besvara frågor om givet material, sammanfatta relaterade dokument och läsa källkod. Den stöder även tillverkarens JSON Object-läge för att extrahera information till ett resultat som kan tolkas maskinellt.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Qwen Turbo 2024-11-01 är Alibabas fasta Qwen-Turbo-modellversion från Qwen2.5-generationen. Den tar emot skriftliga instruktioner och textbaserad kontext och ger ett textsvar. Användbara uppgifter är frågor om givna dokument, sammanfattningar som kopplar ihop flera källor, förklaringar av en kodbas och extraktion till JSON. Behåll det daterade modellnamnet tillsammans med prompten när du jämför resultat mellan versioner.
Qwens introduktion till Qwen2.5-Turbo visar läsning av långa berättelser och flera relaterade artiklar. Vilket resultat som är användbart beror på frågan: en översikt kan förklara sambandet mellan verken, medan en avgränsad jämförelse kan skilja deras angreppssätt och stödjande belägg åt. Ge tydligt märkt text och be om de skillnader som är viktiga för läsaren. En egen uppdragsbeskrivning kan efterfråga varje dokuments huvudförslag, textavsnittet som stöder det och eventuella motsägelser mellan dokumenten. Be om svaret på det språk som målgruppen behöver och behåll kopplingen mellan citat och deras källa.
Tillverkaren visar också hur ett kodarkiv, sammanställt till en textfil, kan läsas: först förklaras dess syfte och sedan lokaliseras klasser och deras filsökvägar. Förbered koden med filgränser, namn och relevanta omgivande definitioner intakta. Be om en översikt över en komponent innan du efterfrågar en mer avgränsad förklaring av hur dess delar hänger ihop. Förklaringen eller listan över platser kan vägleda granskningen av originalfilerna; kontrollera dessa platser mot den givna koden.
I tillverkarens dokumenterade arbetsflöde för text anger ett systemmeddelande rollen och uppgiftens regler, ett användarmeddelande ger frågan och materialet och modellen svarar som assistent. Gör det önskade resultatet tydligt: en sammanfattning, en jämförelsetabell, en kort förklaring eller extraherade fält. Vid en dokumentuppgift ska du skilja texten som ska läsas från instruktionen om vad som ska göras med den. Ta med terminologi, utmatningsspråk och eventuella regler för hur information som saknas i källan ska hanteras.
Tillverkarens arbetsflöde för Chat Completions är tillståndslöst: en fortsatt diskussion använder den samtalshistorik som ges tillsammans med nästa fråga. Lägg till de föregående användar- och assistentmeddelandena när uppföljningen beror på dem. En första dialogrunda kan fastställa ett dokuments argument; en andra kan fråga vilket textavsnitt som stöder en slutsats. Behåll nödvändig källkontext i underlaget i stället för att anta att ett tidigare svar ger modellen permanent minne. När diskussionen växer ska du behålla de senaste dialogrundorna och viktiga fakta från källorna eller använda en granskad sammanfattning av tidigare material. Att ta bort eller komprimera historik kan ta bort detaljer som behövs för nästa svar.
Alibaba anger uttryckligen att qwen-turbo-2024-11-01 stöder JSON Object. I tillverkarens arbetsflöde sätts svarsformatet till json_object och en system- eller användarinstruktion måste innehålla ordet JSON. Ange fältnamn och hur saknad information ska hanteras. En uppdragsbeskrivning för extraktion kan till exempel efterfråga ett dokuments titel, dess namngivna författare och ett stödjande textavsnitt, med en angiven regel för när författare saknas.
JSON Object-läget syftar till giltig JSON-syntax; det tvingar inte fram ett visst schema, stabila fältnamn eller fälttyper. Kontrollera att det returnerade objektet innehåller de fält och värden som uppgiften kräver innan du använder det i nästa steg. Ett resultat som avbryts innan det är färdigt kan också vara ogiltig JSON. Behåll hela objektet och dess källtext så att ett formateringsproblem kan skiljas från en felaktig extraktion.
Qwens introduktion pekar på instabilitet i krävande uppgifter med långa sekvenser. En stor mängd given text garanterar inte att varje detalj återfinns eller att varje samband tolkas rätt. Kontrollera viktiga påståenden, referenser och platser i koden mot originalmaterialet, särskilt när slutsatsen förenar avlägsna textavsnitt. Behåll källan, den exakta prompten och det valda svaret som arbetsunderlag. Alibabas versionsmappning skiljer denna modellversion från Qwen-Turbo-2025-04-28, så en jämförelse av versionerna bör behålla båda modellnamnen och samma uppgift.
POST /v1/chat/completionstexttext| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser qwen-turbo-2024-11-01 | 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 $0.0001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.00018 / 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": "qwen-turbo-2024-11-01", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen-turbo-2024-11-01',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen-turbo-2024-11-01',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson 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 qwen-turbo-2024-11-01
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
qwen-turbo-2024-11-01Alibabas Qwen Turbo 2024-11-01 är en fast textmodellversion för att besvara frågor om givet material, sammanfatta relaterade dokument och läsa källkod. Den stöder även tillverkarens JSON Object-läge för att extrahera information till ett resultat som kan tolkas maskinellt.
Den här beskrivningen omfattar modellens förmågor. Tillgängliga indata, utdata och alternativ i Ailoot anges nedan för den valda metoden.
Qwen Turbo 2024-11-01 är Alibabas fasta Qwen-Turbo-modellversion från Qwen2.5-generationen. Den tar emot skriftliga instruktioner och textbaserad kontext och ger ett textsvar. Användbara uppgifter är frågor om givna dokument, sammanfattningar som kopplar ihop flera källor, förklaringar av en kodbas och extraktion till JSON. Behåll det daterade modellnamnet tillsammans med prompten när du jämför resultat mellan versioner.
Qwens introduktion till Qwen2.5-Turbo visar läsning av långa berättelser och flera relaterade artiklar. Vilket resultat som är användbart beror på frågan: en översikt kan förklara sambandet mellan verken, medan en avgränsad jämförelse kan skilja deras angreppssätt och stödjande belägg åt. Ge tydligt märkt text och be om de skillnader som är viktiga för läsaren. En egen uppdragsbeskrivning kan efterfråga varje dokuments huvudförslag, textavsnittet som stöder det och eventuella motsägelser mellan dokumenten. Be om svaret på det språk som målgruppen behöver och behåll kopplingen mellan citat och deras källa.
Tillverkaren visar också hur ett kodarkiv, sammanställt till en textfil, kan läsas: först förklaras dess syfte och sedan lokaliseras klasser och deras filsökvägar. Förbered koden med filgränser, namn och relevanta omgivande definitioner intakta. Be om en översikt över en komponent innan du efterfrågar en mer avgränsad förklaring av hur dess delar hänger ihop. Förklaringen eller listan över platser kan vägleda granskningen av originalfilerna; kontrollera dessa platser mot den givna koden.
I tillverkarens dokumenterade arbetsflöde för text anger ett systemmeddelande rollen och uppgiftens regler, ett användarmeddelande ger frågan och materialet och modellen svarar som assistent. Gör det önskade resultatet tydligt: en sammanfattning, en jämförelsetabell, en kort förklaring eller extraherade fält. Vid en dokumentuppgift ska du skilja texten som ska läsas från instruktionen om vad som ska göras med den. Ta med terminologi, utmatningsspråk och eventuella regler för hur information som saknas i källan ska hanteras.
Tillverkarens arbetsflöde för Chat Completions är tillståndslöst: en fortsatt diskussion använder den samtalshistorik som ges tillsammans med nästa fråga. Lägg till de föregående användar- och assistentmeddelandena när uppföljningen beror på dem. En första dialogrunda kan fastställa ett dokuments argument; en andra kan fråga vilket textavsnitt som stöder en slutsats. Behåll nödvändig källkontext i underlaget i stället för att anta att ett tidigare svar ger modellen permanent minne. När diskussionen växer ska du behålla de senaste dialogrundorna och viktiga fakta från källorna eller använda en granskad sammanfattning av tidigare material. Att ta bort eller komprimera historik kan ta bort detaljer som behövs för nästa svar.
Alibaba anger uttryckligen att qwen-turbo-2024-11-01 stöder JSON Object. I tillverkarens arbetsflöde sätts svarsformatet till json_object och en system- eller användarinstruktion måste innehålla ordet JSON. Ange fältnamn och hur saknad information ska hanteras. En uppdragsbeskrivning för extraktion kan till exempel efterfråga ett dokuments titel, dess namngivna författare och ett stödjande textavsnitt, med en angiven regel för när författare saknas.
JSON Object-läget syftar till giltig JSON-syntax; det tvingar inte fram ett visst schema, stabila fältnamn eller fälttyper. Kontrollera att det returnerade objektet innehåller de fält och värden som uppgiften kräver innan du använder det i nästa steg. Ett resultat som avbryts innan det är färdigt kan också vara ogiltig JSON. Behåll hela objektet och dess källtext så att ett formateringsproblem kan skiljas från en felaktig extraktion.
Qwens introduktion pekar på instabilitet i krävande uppgifter med långa sekvenser. En stor mängd given text garanterar inte att varje detalj återfinns eller att varje samband tolkas rätt. Kontrollera viktiga påståenden, referenser och platser i koden mot originalmaterialet, särskilt när slutsatsen förenar avlägsna textavsnitt. Behåll källan, den exakta prompten och det valda svaret som arbetsunderlag. Alibabas versionsmappning skiljer denna modellversion från Qwen-Turbo-2025-04-28, så en jämförelse av versionerna bör behålla båda modellnamnen och samma uppgift.
POST /v1/messagestextjson, sse| Fält | Typ | Krav | Värden & gränser | Standard |
|---|---|---|---|---|
Fältmodel | Typstring | KravObligatoriskt | Värden & gränser qwen-turbo-2024-11-01 | 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 $0.0001 / 1K token Utdata · Utdatatoken $0.00018 / 1K token Indata · Cacheläsning $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache $0 / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim — / 1K token |
Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. Så fungerar reservation och slutreglering →
{\n "model": "qwen-turbo-2024-11-01",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-turbo-2024-11-01', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen-turbo-2024-11-01', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON 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 qwen-turbo-2024-11-01
Använd metodsökvägarna som visas ovan.
Tekniskt exempel på engelska
Map a component from supplied code text\n\nMap this miniature repository. File reader.py: class CsvReader exposes read(path). File service.py: class ImportService receives a reader and calls reader.read(path) inside import_file(path). Explain each class’s role, identify where file loading occurs and list the supplied paths. Do not invent validation, storage or error handling absent from the excerpts.A two-component map, the read call location and an explicit list of unspecified behavior.Check that file loading is attributed to CsvReader.read and orchestration to ImportService.import_file, using the supplied paths only.