modeller

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Markdown · JSON

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct är Qwens instruktionsanpassade modell för bild och språk som tar emot text, bilder och video och returnerar text. Använd den för frågor om dokumentsidor, bildjämförelser eller beskrivningar av visuella händelser, med dynamisk bildupplösning och dokumenterade begränsningar i räkning, rumsligt resonemang och förståelse av ljud i video.

Om modellen

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

Introduktion: utgåvan på 7B för bild och språk

Qwen2-VL-7B-Instruct är den instruktionsanpassade 7B-medlemmen i Qwen2-VL-familjen. Den kombinerar textinstruktioner med bilder eller video och producerar textsvar. Användbara resultat omfattar en förklaring av en sida, en bildjämförelse, en beskrivning av synliga händelser eller ett svar på en fråga om ett diagram. Detta är fortfarande den exakta Qwen2-VL-utgåvan; nyare Qwen2.5-VL- och Qwen3-VL-modeller har egna förmågor och identiteter.

Vad Qwen2-VL tillför

Qwen beskriver bildförståelse över olika upplösningar och bildförhållanden samt frågor om video, dialog och innehållsskapande. Familjens dokumenterade videoförmåga omfattar material längre än 20 minuter. Enbart längden fastställer inte hur många bildrutor en applikation bearbetar och garanterar inte att varje händelse återges. Flerspråkig förståelse av bilder och text omfattar engelska och kinesiska, många europeiska språk, japanska, koreanska, arabiska och vietnamesiska.

Tillverkaren beskriver även integration med telefoner, robotar och andra enheter genom visuella observationer och textinstruktioner. Detta är ett applikationsflöde: modellen tolkar den visuella miljön och hjälper till att välja handlingar, medan ansluten programvara eller hårdvara utför dem. Att känna igen en skärm ger inte i sig kontroll över skärmen.

Arkitekturförändringar

Dynamisk upplösning omvandlar en bild till ett varierande antal visuella token i stället för att tvinga varje indata till samma representation. M-ROPE skiljer positionsinformation för text, tvådimensionella bilder och tredimensionell videoinformation åt och kombinerar rumslig och tidsmässig struktur. Den publicerade 7B-konfigurationen anger 32 768 positioner. Text, visuella token och genererade utdata delar det begränsade sekvensutrymmet, så bildupplösning och videosampling påverkar hur mycket material en begäran kan innehålla.

Förbereda bilder och konversationer

De officiella exemplen stöder en bild, flera bilder och konversationer med enbart text. Bifoga bilden med en specifik fråga i stället för att förlita dig på en bred instruktion som ”analysera allt”. För en dokumentsida ber du om namngivna fält och bevarar skiljetecken i citat. För två skärmbilder av en design märker du dem som första och andra och ber sedan om en tabell över synliga förändringar. För ett diagram ber du om dess etiketter, enheter och de värden som stöder en angiven trend. Detta är praktiska tillämpningar av frågor om bilder, inte löften om felfri extrahering.

Tillverkarens verktyg accepterar bilder från lokala filer, kodade bilddata eller bildadresser; det dokumenterade videoexemplet använder lokala videofiler eller en ordnad lista med bildrutor. Applikationens uppladdningsformat är fortfarande ett separat gränssnittsbeslut. Bevara bildrutornas ursprungliga ordning och ange vilket tidsintervall en bildrutelista representerar. Exemplen genererar text; denna modellversion beskrivs inte som en bild- eller videogenerator.

Upplösning och videoförberedelse

Qwens processor använder som standard ett intervall från fyra till 16 384 visuella token per bild. Den exponerar min_pixels och max_pixels för att balansera detaljrikedom mot minne och beräkningsbehov, med ett dokumenterat exempel som siktar på 256–1 280 visuella token. Bilder skalas om inom de valda gränserna med bibehållet bildförhållande. Uttryckligen angivna omskalade dimensioner avrundas till en multipel av 28. En tät tabell eller liten text kan behöva tillräcklig upplösning för att vara läsbar; en högre upplösning förbrukar också mer av det tillgängliga bild- och kontextutrymmet.

Videoexemplet visar en samplingsfrekvens på en bildruta per sekund och en konfigurerbar pixelgräns. Detta är exempelinställningar, inte en allmänt föreskriven frekvens eller hård mediegräns. För en händelsegranskning tillhandahåller du det relevanta klippet och ber om en ordnad redogörelse för synliga förändringar. Händelser som ligger tätt kan kräva finare sampling än en bred scensammanfattning. Qwen2-VL förstår inte ljudinformation i video, så talad dialog eller ljudeffekter kräver ett separat ljudflöde.

Kända begränsningar

Qwen anger juni 2023 som slutdatum för bildträningsdata, utan någon garanti för kunskap om senare personer, produkter eller händelser. Igenkänning av specifika personer och immateriellt skyddat innehåll är ofullständig. Komplexa instruktioner i flera steg, objekträkning i täta scener och rumsliga samband — särskilt i tre dimensioner — är dokumenterade svagheter. Dela upp en komplicerad visuell uppgift i tydliga frågor, be om de synliga beläggen för resultatet och kontrollera extraherade tal och citerad text mot bilden. En rimlig bildbeskrivning ska inte behandlas som ett exakt antal eller en uppmätt tredimensionell position.

Modellkortets korta genereringsexempel fastställer inte en separat hård gräns för utdata. Planera svarsstorleken tillsammans med text och visuella indata och bevara tillräcklig detaljrikedom i källan för den aktuella frågan. Detta gör modellval och förberedelse av indata mer användbara än att anta att varje bild eller varje lång video ger ett lika tillförlitligt svar.

Praktisk uppgift

Praktisk uppgift

Tekniskt exempel på engelska

Compare transcribed dashboard changes

Compare these dashboard descriptions supplied as text. First: heading 'Orders', filter 'All dates', total 240. Second: heading 'Orders', filter 'This week', total 38. Return a table of changed and unchanged fields, then explain why the totals alone do not establish a fall in orders. Use only the descriptions and keep the filter labels exact.

Förväntat resultat

A field-comparison table and a short explanation of the different date scopes.

Kontrollera resultatet

The result does not treat totals from All dates and This week as comparable periods.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Annat /Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Start

Qwen2-VL-7B-Instruct är Qwens instruktionsanpassade modell för bild och språk som tar emot text, bilder och video och returnerar text. Använd den för frågor om dokumentsidor, bildjämförelser eller beskrivningar av visuella händelser, med dynamisk bildupplösning och dokumenterade begränsningar i räkning, rumsligt resonemang och förståelse av ljud i video.

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
Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
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 $0.00058 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.00142 / 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": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra", "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='Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra',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='Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra',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 Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Annat /Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Start

Qwen2-VL-7B-Instruct är Qwens instruktionsanpassade modell för bild och språk som tar emot text, bilder och video och returnerar text. Använd den för frågor om dokumentsidor, bildjämförelser eller beskrivningar av visuella händelser, med dynamisk bildupplösning och dokumenterade begränsningar i räkning, rumsligt resonemang och förståelse av ljud i video.

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
Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
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 $0.00058 / 1K token
Utdata · Utdatatoken $0.00142 / 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": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra",
  "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': 'Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra', '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': 'Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra', '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 Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Alias för metodsökvägar

Använd metodsökvägarna som visas ovan.

Relaterade anropar-ID:n

Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra
Vilka indata och resultat finns?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: text → text

POST /v1/messages · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: text → json, sse

Vilka fält använder begäran?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: model, messages, max_tokens, stream

Vilka gränser gäller?

POST /v1/chat/completions · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra: 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