Source: https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/
Language: uz

# Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/facts.json)

## [Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/)

Qwen2.5-VL-72B-Instruct — rasmlar, hujjatlar, diagrammalar va video uchun Qwen ko‘rish-til modeli. U matn, tuzilmali ajratib olingan ma’lumot va vizual koordinatalarni qaytaradi, uzun videodagi hodisalarni topishi yoki kompyuter yoxud mobil ekran haqida fikr yuritishi mumkin.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen-qwen2-5-vl-72b-instruct/#method-1)

Model haqida

Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.

Qwen2.5-VL-72B-Instruct — matn bilan birga vizual materialni tushunishga mo‘ljallangan Qwen2.5-VL’ning yo‘riqnomalarga moslab sozlangan 72B versiyasi. Qwen obyektlar, mahsulotlar va diqqatga sazovor joylarni tanish, shuningdek, rasmlar ichidagi matn, diagrammalar, belgilar, grafika va joylashuvni talqin qilishni bayon qiladi. Kirish yozma savolni bir yoki bir nechta rasm yoxud video bilan birlashtiradi; chiqish matn, jumladan, tuzilmali tavsiflar va ajratilgan ma’lumotdir. Qwen2-VL bilan taqqoslaganda ishlab chiqaruvchi vaqt va rasm miqyosini yaxshiroq anglash hamda oynali diqqatdan foydalanadigan yangilangan dinamik aniqlikdagi ko‘rish kodlovchisini ta’kidlaydi.

Vizual obyektning joyini aniqlash rasmni tasvirlashdan alohida qobiliyatdir. Model JSON’da yorliq va atributlar bilan chegaralovchi qutilar yoki nuqtalarni qaytarishi mumkin. Qwen2.5-VL normallashtirilgan koordinata sxemasi o‘rniga rasmning haqiqiy o‘lchamidagi koordinatalardan foydalanadi. Topiladigan obyektlarni nomlang va bbox\_2d hamda label kabi kerakli maydonlarni koordinata talqini bilan birga bering. Tahlildan oldin rasm o‘lchami o‘zgartirilsa, koordinatalarni aynan shu rasmga nisbatan talqin qilish uchun o‘lcham ma’lumotini ular bilan saqlang. Qwen misollari aniqlashni sanash va obyekt tavsiflari bilan birlashtiradi.

Ishlab chiqaruvchi turli tillar, yo‘nalishlar va sahna turlarida matn tanishni ta’kidlaydi. Misollari matn qatorlarini ajratadi, matnni joylar bilan bog‘laydi va chek yoki shakllardan belgilangan maydonlarni oladi. Hujjat topshirig‘iga aniq skan bering, maydonlarni belgilang va yo‘q yoki o‘qilmaydigan ma’lumot qanday ifodalanishini ayting. Namunaviy natija hujjat identifikatori, sana va qator bandlari bor tuzilmali yozuv bo‘lishi mumkin; noaniqliklar ko‘rinib turgan ma’lumotdan ajratiladi. Berilgan rasm shu ajratib olishning dalilidir.

Qwen e’loni joylashuv ma’lumoti bilan hujjat tahlili uchun QwenVL HTML’ni taqdim etadi. U jurnallar, tadqiqot maqolalari, veb-sahifalar va mobil ekran tasvirlarini ko‘rsatib, sarlavha, parcha, rasm va formulalarni chegaralovchi quti ma’lumoti bilan birlashtiradi. Bu o‘qish tartibi va sahifa tuzilishi so‘zlar kabi muhim bo‘lganda foydali. Ifodalash turini aniq so‘rang: o‘qish uchun oddiy matn, tanlangan maydonlar uchun JSON yoki ishlab chiqaruvchining joylashuvga yo‘naltirilgan HTML formati. Skanerlangan hisobotni sarlavha va parchalarga ajratib, keyingi yo‘riqnomada muayyan bo‘lim xulosasini so‘rash mumkin.

Video uchun Qwen bir soatdan uzun materialni tushunish, hodisa qidirish va vaqt bo‘yicha joyini soniyalargacha aniqlashni hujjatlashtiradi. Dinamik kadr tezligi bilan o‘qitish va mutlaq vaqt kodlash hodisalar sur’ati hamda joyini ifodalashga yordam beradi. Rasmiy misollar tasvirlangan harakat yuz beradigan segmentni aniqlab, boshlanish va tugash vaqtlari hamda tavsiflari bor hodisalar ketma-ketligini qaytaradi. Topiladigan hodisani nomlang va soniya yoki vaqt belgisi formatini ko‘rsating. Amaliy topshiriq uzun namoyishdagi tegishli segmentlarni, so‘ng har birida nima yuz berishining qisqa tavsifini so‘rashi mumkin.

Model kompyuter va mobil foydalanish uchun vizual agent sifatida ham taqdim etilgan: u ekrandan kelib chiqib fikr yuritishi va vositalarni vazifaga yo‘naltirishi mumkin. Joyni aniqlash va ekranni tushunish tegishli boshqaruv elementi yoki keyingi ko‘zlangan o‘zaro ta’sirni aniqlashi mumkin. Ilova ekran, mavjud harakatlar va maqsadni beradi, so‘ralgan harakatni bajaradi va yangi holatni qaytaradi. Masalan, topshiriq belgilangan ko‘rinishga o‘tish uchun kerakli boshqaruv elementini, uni ko‘rsatadigan nuqta yoki quti bilan so‘rashi mumkin. Modelning matnli harakat tavsifi va ilova amalga oshirgan o‘zaro ta’sir alohida bosqichlardir.

Qwen protsessori rasm piksellari sonini boshqarishga imkon beradi. Hujjatlashtirilgan standart oralig‘i har rasm uchun 4 dan 16 384 gacha vizual token; 256 dan 1 280 tokengacha esa namunaviy sozlama, umumiy rasm limiti emas. O‘lchamni o‘zgartirish tomonlar nisbatini saqlashi mumkin, aniq o‘lchamlar esa 28 ning karralisiga yaxlitlanadi. Yuqori aniqlik ko‘proq hisoblashdan foydalanib, mayda matn yoki zich diagramma tafsilotlarini saqlashi mumkin. Tayyorlashni savolga moslang, muhim yorliqlarni o‘qiladigan va tegishli sahifa yoki hududni aniq saqlang. Video misollari kadrlar ketma-ketligi yoki kadr tezligi ma’lumoti bor videodan foydalanadi; javobda vaqt belgilari kerak bo‘lsa, bu muhim.

Kartaning joriy konfiguratsiyasi 32 768 kontekst tokeniga sozlangan. U YaRN kengaytirishini tasvirlaydi, lekin vaqt va fazoviy joyni aniqlashga sezilarli ta’sir qilishi mumkinligini aytib, bu vazifalar uchun tavsiya etmaydi. Uzun video uchun pozitsiya sozlamasini kengaytirishni alohida muhokama qiladi. Davomiyligi soat bilan o‘lchanadigan videolarni tushunish hujjatlashtirilgan qobiliyat, umumiy yuklash davomiyligi yoki chiqish uzunligi chegarasi emas. Keyingi ish uchun kerakli ma’lumotni saqlaydigan natijani tanlang: yozuv uchun maydonlar, joy aniqlash uchun koordinatalar, hujjat uchun joylashuv yoki video uchun vaqtli tavsiflar.

Amaliy vazifa

### Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

```
Extract fields from a receipt transcription

Extract a record from this receipt transcription: “Harbor Stationery; receipt HS-81; 14 March; notebooks 3 x 4.00; total 12.00.” Return merchant, receipt_id, date_text, items, total and currency. Preserve the written date and mark currency as unknown because no symbol or currency name is present. Keep a supporting source phrase with each field.
```

#### Kutiladigan natija

```
A field record with line-item details, preserved date text, source phrases and an explicit unknown currency.
```

#### Natijani tekshirish

```
Check that the answer does not infer a year or currency and that item arithmetic agrees with the stated total.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`

[`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`

### Boshlash

Qwen2.5-VL-72B-Instruct — rasmlar, hujjatlar, diagrammalar va video uchun Qwen ko‘rish-til modeli. U matn, tuzilmali ajratib olingan ma’lumot va vizual koordinatalarni qaytaradi, uzun videodagi hodisalarni topishi yoki kompyuter yoxud mobil ekran haqida fikr yuritishi mumkin.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn

Natijalar

Matn

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Kirish

`text`

Chiqish

`text`

Chiqish formati

json yoki SSE

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct | Standart— |
| Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
| Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Namunalar: system, user, assistant, tool, function Shartlar: Bu rollar manba kodining moslik turlarida ochiq ifodalangan; aniq rollar to‘plami har bir modelga xos bo‘lib qoladi. Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`messages[].content` | Tur`string\|content_part[]\|null` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`messages[].tool_calls` | Tur`tool_call[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`messages[].tool_call_id` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
| Maydon`messages[].name` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`messages[].reasoning_content` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
| Maydon`messages[].reasoning_details` | Tur`object\|array` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`max_completion_tokens` | Tur`integer` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
| Maydon`stream_options.include_usage` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`temperature` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`top_p` | Tur`number` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`stop` | Tur`string\|string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`tools` | Tur`function_tool[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`tools[].type` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`tools[].function.name` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
| Maydon`tools[].function.description` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`tools[].function.parameters` | Tur`JSON_schema` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`tool_choice` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`parallel_tool_calls` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`response_format` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`reasoning_effort` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`reasoning` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`service_tier` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`instructions` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
| Maydon`functions` | Tur`function[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`function_call` | Tur`string\|object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`prompt_cache_options` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
| Maydon`modalities` | Tur`string[]` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
| Maydon`provider` | Tur`object` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
| Maydon`cache_control.ttl` | Tur`string` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |

Kirish materiallari birikmalari

**Matn** · UTF8 matni

`messages[].content`

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext |
| Parametr`messages` | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
| Parametr`file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
| Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parametr`control_scope` | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
| Parametr`output_modalities` | Parametr talablaritext |
| Parametr`hosted_operations` | Parametr talablarifalse |
| Parametr`multimodal_input_binding` | Parametr talablarinull |

Hayot sikli: `synchronous_or_streamed`

Aniq model IDsini messages bilan yuboring.

Kontekst uzunligi chiqishning yuqori chegarasi emas.

Matn fayli aynan matnni taqdim etishi mumkin; tasvir, audio va fayl obyekti kirishlari aniq bog‘lashni talab qiladi.

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Standart tarif flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.0016** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.002** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.0008** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.0016** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.002** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.0008** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython oqimi

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")
```

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json yoki SSE

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Har bir javob variantini va uning kontenti, vosita chaqiruvlari hamda fikrlash ma’lumotlarini saqlang. SSEda o‘zgarish qismlarini variant va vosita indeksi bo‘yicha yig‘ing, yakuniy tugash sababi va sarf ma’lumotlarini saqlang.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur |
| --- | --- |
| Maydon`choices[].index` | Turinteger |
| Maydon`choices[].message.content` | Turstring\|null |
| Maydon`choices[].message.tool_calls` | Turtool\_call\[\] |
| Maydon`choices[].message.reasoning_content` | Turstring |
| Maydon`choices[].message.reasoning_details` | Turobject\|array |
| Maydon`choices[].finish_reason` | Turstring\|null |
| Maydon`usage` | Turobject |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=chat)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`

[`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`

### Boshlash

Qwen2.5-VL-72B-Instruct — rasmlar, hujjatlar, diagrammalar va video uchun Qwen ko‘rish-til modeli. U matn, tuzilmali ajratib olingan ma’lumot va vizual koordinatalarni qaytaradi, uzun videodagi hodisalarni topishi yoki kompyuter yoxud mobil ekran haqida fikr yuritishi mumkin.

Qabul qilinadigan kirish ma’lumotlari

Matn

Natijalar

json · sse

### Ailoot da mavjud · kirish ma’lumotlari va usullar

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Kirish

`text`

Chiqish

`json`, `sse`

Chiqish formati

JSON yoki SSE

| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Maydon`model` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct | Standart— |
| Maydon`messages` | Tur`message[]` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`messages[].role` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
| Maydon`messages[].content` | Tur`string` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`max_tokens` | Tur`integer` | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
| Maydon`stream` | Tur`boolean` | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |

Kirish materiallari birikmalari

**Matn** · UTF-8 matni

`messages[].content satri`

Usul parametrlari va hayot sikli

| Parametr | Parametr talablari |
| --- | --- |
| Parametr`content_type` | Parametr talablariapplication/json |
| Parametr`required` | Parametr talablarimodel, messages, max\_tokens |
| Parametr`optional_controls` | Parametr talablaristream |
| Parametr`material_types` | Parametr talablaritext |
| Parametr`text_file_material` | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjatini o‘qing va uning matnini ko‘rsatilgan kirish yoki xabar kontenti satriga joylashtiring. |

Hayot sikli: `synchronous_or_streamed`

### Tariflar

Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.

Tezkor rejim

Standart tarif Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Standart tarif flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Standart tarif Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

Har bir to‘lovni ko‘rsatilgan shartlarga moslang. Har bir muqobil sozlamalar to‘plami uchun bitta tarifdan foydalaning.

| Sozlama | Tariflar jadvali | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradi | To‘lov |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p— | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.0016** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.002** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.0008** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |
| SozlamaSo‘rov uzunligi bo‘yicha 1-daraja | Tariflar jadvali— | Kontekst tokenlari soni bundan ko‘p0 | Kontekst tokenlari soni bundan oshmaydi, chegara kiradiYuqori chegara yo‘q | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.0016** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.002** / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish **$0.0008** / 1K token Kirish · Keshga yozish **$0** / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat **—** / 1K token |

Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. [Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/reserve/)

### So‘rov namunalari

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

To‘liq minimal JSON so‘rov tanasicurl · O‘zingizning UTF-8 hujjatingizdan foydalaningPython · Natijani to‘liq saqlang

```json
{
  "model": "qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

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

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

### Natijalarni olish va saqlash

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON yoki SSE

##### Barcha tayyor natijalarni saqlash

Qaytarilgan har bir to‘liq javob, fayl va kontent qismini saqlang.

Barcha kontent bloklari, fikrlash imzolari va haqiqiy vosita ishlatish IDlarini saqlang. SSE bloklarining barcha o‘zgarish qismlarini yig‘ing; birinchi matn bloki to‘liq chiqish emas.

##### Asl javobni tekshirish kerak bo‘lsa

So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.

Javob maydonlari

| Maydon | Tur |
| --- | --- |
| Maydon`id` | Turstring |
| Maydon`model` | Turstring |
| Maydon`content[]` | Turtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Maydon`stop_reason` | Turstring\|null |
| Maydon`usage` | Turobject |

Xatolar va keyingi qadamlar

| Javob | Shart | Keyingi qadam |
| --- | --- | --- |
| Javob400 · `invalid_request_error` | ShartMajburiy maydonlar, material ifodasi yoki parametr qiymati noto‘g‘ri | Keyingi qadamYangi yaratish so‘rovidan oldin ko‘rsatilgan maydonlarni tuzating. |

### Taxalluslar

#### Model taxalluslari

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=messages)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen2.5-vl-72b-instruct&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen2.5 VL 72B Instruct

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `text` → `json`, `sse`

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Qanday cheklovlar amal qiladi?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen2.5-vl-72b-instruct`: `messages.min_items`: `1`

Ailoot’ni Claude Code, OpenCode, Hermes yoki ilovangizga ulang.

## Kompaniya va uning loyihalar portfeli

Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.

## Tokenlarni chegirma bilan xarid qiling.

Muntazam ish uchun obuna chegirmasi. Token xaridiga promokodlar — 50% gacha.

Obuna

Muntazam so‘rovlaringiz uchun chegirmali tarif tanlang.

50% gacha promokod

Xaridda kod kiriting. Narx amaldagi aksiya bilan qayta hisoblanadi.

Tarixdagi xarajatlar

Har so‘rov uchun model, token va summa saqlanadi.

[Obuna tanlash](https://ailoot.ai/docs/uz/billing/subscriptions/) · [Model narxlarini ko‘rish](https://ailoot.ai/models/uz/)

## API’ni sotadigan mahsulotingizga ulang.

SaaS, ilova va botlar Ailoot ofertasi hamda litsenziya shartnomasiga muvofiq. Qayta sotishga reseller litsenziyasi so‘rang.

Tijorat ilovasi

Xizmatingizning pullik funksiyalariga matn, rasm, video va ovoz yaratishni qo‘shing.

Reseller litsenziyasi

Loyiha tavsifi va kirish sxemasini yuboring. Foydalanish va qayta sotishga yozma shartlarni so‘rang.

Saytdagi hujjatlar

Oferta, litsenziya shartnomasi va ma’lumotlar siyosati ulashdan oldin ochiq.

[Reseller litsenziyasini so‘rash](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta va litsenziya shartnomasi](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=uz)

## Ailoot · Kompaniya va uning loyihalar portfeli





Ailoot to‘plangan faoliyat tajribasi, keng mijozlar bazasi, barqaror xizmat va doimiy KPI nazoratiga tayanadi.





Kompaniya va uning loyihalar portfeli: millionlab mijozlar; oylik sotuvlar hajmi milliardlarda.





Ailoot bu faoliyat tajribasini mijozlar mahsulotlari, agentlar, ilovalar va avtomatlashtirishlarda AI imkoniyatlariga API orqali kirishni ta’minlashda qo‘llaydi.