Source: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-turbo-2024-11-01/ Canonical: https://ailoot.ai/models/sv/qwen-turbo-2024-11-01/ Language: sv # Qwen-Turbo-2024-11-01 [Markdown](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-turbo-2024-11-01/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-turbo-2024-11-01/facts.json) ## [Qwen-Turbo-2024-11-01](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-turbo-2024-11-01/) Alibabas 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. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-turbo-2024-11-01/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/sv/qwen-turbo-2024-11-01/#method-1) Om modellen 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. #### Läs sammanhängande material med en specifik fråga 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. #### Förstå ett kodarkiv genom dess text 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. #### Ge instruktioner och material som meddelanden 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. #### Fortsätt samtalet med relevant historik 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. #### Extrahera information med JSON Object-läget 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. #### Granska svaret mot originalmaterialet 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. Praktisk uppgift ### Praktisk uppgift Tekniskt exempel på engelska ``` Map a component from supplied code text Map 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. ``` #### Förväntat resultat ``` A two-component map, the read call location and an explicit list of unspecified behavior. ``` #### Kontrollera resultatet ``` Check that file loading is attributed to CsvReader.read and orchestration to ImportService.import_file, using the supplied paths only. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen-turbo-2024-11-01` [`qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=chat) Alibaba /`qwen-turbo-2024-11-01` ### Start Alibabas 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. 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-turbo-2024-11-01 | 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 **$0.00018** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-strömning ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen-turbo-2024-11-01", "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-turbo-2024-11-01',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-turbo-2024-11-01',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-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=chat) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen-turbo-2024-11-01` [`qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=messages) Alibaba /`qwen-turbo-2024-11-01` ### Start Alibabas 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. 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-turbo-2024-11-01 | 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 **$0.00018** / 1K token Indata · Cacheläsning **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache **$0** / 1K token Indata · Skrivning till cache, 1 tim **—** / 1K token | Ailoot reserverar ett uppskattat belopp före en begäran. Efter resultatet slutregleras avgiften utifrån uppmätt förbrukning. Slutreglering för strömning använder den slutliga förbrukningsposten. [Så fungerar reservation och slutreglering →](https://ailoot.ai/docs/sv/billing/reserve/) ### Exempelbegäranden #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Komplett minimal JSON-kroppcurl · använd ditt UTF-8-dokumentPython · spara hela resultatet ```json { "model": "qwen-turbo-2024-11-01", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-turbo-2024-11-01', '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-turbo-2024-11-01', '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-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=messages) #### Alias för metodsökvägar Använd metodsökvägarna som visas ovan. #### Relaterade anropar-ID:n [`qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/sv/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=messages) FAQ · Qwen-Turbo-2024-11-01 Vilka indata och resultat finns? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `text` → `json`, `sse` Vilka fält använder begäran? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Vilka gränser gäller? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `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.