Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — Qwen’ning kodga yo‘naltirilgan model oilasidagi ko‘rsatmalarga moslashtirilgan 14B nashri. U yozma ko‘rsatmalar va manba kodini qabul qilib, amalga oshirishlar, izohlar va taklif etilgan tuzatishlar kabi matn qaytaradi. Asosiy imkoniyatlari kod yaratish, kod mulohazasi va kod tuzatish bo‘lib, matematika va umumiy til topshiriqlari tayanchiga ega.
Modelga dasturlash tili, kerakli xatti-harakat va atrofdagi interfeyslarni bering. Aniq so‘rov belgilangan kirishlarni qabul qiladigan va mavjud qaytish formatini saqlaydigan sintaktik tahlil funksiyasini so‘rashi mumkin. Chekka holatlarni kiriting va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan nomlar yoki bog‘liqliklarni ko‘rsating. Natija funksiya yoki kichik patch hamda talabga qanday javob berishining izohi bo‘lishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash misoli suhbatdan keyin yaratilgan kodni namoyish etadi. Instruct ushbu o‘zaro ishlash shakliga moslashtirilgan nashrdir. Keyingi so‘rov o‘sha topshiriqni aniqlashtirishi mumkin: kirish shartini o‘zgartirish, bitta tarmoqni tushuntirish yoki amalga oshirishni mavjud interfeysga moslash. So‘ralgan xatti-harakatni tekshirish uchun hosil bo‘lgan kodni ilovaning ishlab chiqish muhitida saqlang va ishga tushiring.
Kod mulohazasida tegishli parchani bering va aniq munosabatni so‘rang: ma’lumot funksiyalar orasida qanday o‘tishi, qaysi shart chiqishni o‘zgartirishi yoki qiymat nega kutilmagan holatga kelishi. Tuzatishda kodni kuzatilgan xato, uni keltirib chiqaruvchi kirish va kutilgan natija bilan juftlang. Har birini asl xatti-harakatga solishtirish mumkin bo‘lishi uchun tuzatishni izohdan alohida so‘rang.
Oilaning o‘qitish materiallari manba kodi, kod bilan juftlangan matn va sintetik materialni o‘z ichiga oladi. E’lon qilingan o‘qitish ko‘lami 5.5 trillion token. Bu dasturlash ixtisosining fon ma’lumoti; taklif etilgan amalga oshirish bajarilgani yoki loyiha tekshiruvlaridan o‘tganini tasdiqlamaydi.
Aynan model kartasi to‘liq kontekstni 131,072 token deb belgilaydi. Yetkazilgan konfiguratsiya 32,768 tokenga sozlangan; uzunroq kirishlar qo‘llovchi bajarish muhitida ta’riflangan YaRN konfiguratsiyasini talab etadi. Ishlab chiqaruvchi statik masshtablash qisqaroq kirishlarga ta’sir qilishi mumkinligini aytadi va uzun kontekst ishlovi kerak bo‘lganda yoqishni tavsiya qiladi. Bular modelni joylashtirish shartlari, shuning uchun to‘liq kontekst raqami o‘z-o‘zidan muayyan API interfeysi chegarasini belgilamaydi.
Model 14.7 milliard parametrga, jumladan embedding’dan tashqari 13.1 milliard parametrga va 48 qatlamga ega. U 40 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bilan guruhlangan so‘rovli diqqatdan foydalanadi. Topshiriq uchun tanlaganda 14B-Instruct nomini saqlang: Base nashri va oilaning kattaroq a’zolari alohida spetsifikatsiyalarga ega. Foydali tugallangan artefakt — taklif etilgan kod, uning izohi va tekshirish uchun zarur holatlardir.
", "aboutText": "Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — Qwen’ning kodga yo‘naltirilgan model oilasidagi ko‘rsatmalarga moslashtirilgan 14B nashri. U yozma ko‘rsatmalar va manba kodini qabul qilib, amalga oshirishlar, izohlar va taklif etilgan tuzatishlar kabi matn qaytaradi. Asosiy imkoniyatlari kod yaratish, kod mulohazasi va kod tuzatish bo‘lib, matematika va umumiy til topshiriqlari tayanchiga ega.\n\n### Aniq talabdan kod yarating\n\nModelga dasturlash tili, kerakli xatti-harakat va atrofdagi interfeyslarni bering. Aniq so‘rov belgilangan kirishlarni qabul qiladigan va mavjud qaytish formatini saqlaydigan sintaktik tahlil funksiyasini so‘rashi mumkin. Chekka holatlarni kiriting va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan nomlar yoki bog‘liqliklarni ko‘rsating. Natija funksiya yoki kichik patch hamda talabga qanday javob berishining izohi bo‘lishi mumkin.\n\nIshlab chiqaruvchining tezkor boshlash misoli suhbatdan keyin yaratilgan kodni namoyish etadi. Instruct ushbu o‘zaro ishlash shakliga moslashtirilgan nashrdir. Keyingi so‘rov o‘sha topshiriqni aniqlashtirishi mumkin: kirish shartini o‘zgartirish, bitta tarmoqni tushuntirish yoki amalga oshirishni mavjud interfeysga moslash. So‘ralgan xatti-harakatni tekshirish uchun hosil bo‘lgan kodni ilovaning ishlab chiqish muhitida saqlang va ishga tushiring.\n\n### Xatti-harakatni tushuntiring va tuzatish taklif qiling\n\nKod mulohazasida tegishli parchani bering va aniq munosabatni so‘rang: ma’lumot funksiyalar orasida qanday o‘tishi, qaysi shart chiqishni o‘zgartirishi yoki qiymat nega kutilmagan holatga kelishi. Tuzatishda kodni kuzatilgan xato, uni keltirib chiqaruvchi kirish va kutilgan natija bilan juftlang. Har birini asl xatti-harakatga solishtirish mumkin bo‘lishi uchun tuzatishni izohdan alohida so‘rang.\n\nOilaning o‘qitish materiallari manba kodi, kod bilan juftlangan matn va sintetik materialni o‘z ichiga oladi. E’lon qilingan o‘qitish ko‘lami 5.5 trillion token. Bu dasturlash ixtisosining fon ma’lumoti; taklif etilgan amalga oshirish bajarilgani yoki loyiha tekshiruvlaridan o‘tganini tasdiqlamaydi.\n\n### Hujjatlashtirilgan kontekst bilan ishlang\n\nAynan model kartasi to‘liq kontekstni 131,072 token deb belgilaydi. Yetkazilgan konfiguratsiya 32,768 tokenga sozlangan; uzunroq kirishlar qo‘llovchi bajarish muhitida ta’riflangan YaRN konfiguratsiyasini talab etadi. Ishlab chiqaruvchi statik masshtablash qisqaroq kirishlarga ta’sir qilishi mumkinligini aytadi va uzun kontekst ishlovi kerak bo‘lganda yoqishni tavsiya qiladi. Bular modelni joylashtirish shartlari, shuning uchun to‘liq kontekst raqami o‘z-o‘zidan muayyan API interfeysi chegarasini belgilamaydi.\n\n### Aynan 14B ko‘rsatma nashri\n\nModel 14.7 milliard parametrga, jumladan embedding’dan tashqari 13.1 milliard parametrga va 48 qatlamga ega. U 40 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bilan guruhlangan so‘rovli diqqatdan foydalanadi. Topshiriq uchun tanlaganda 14B-Instruct nomini saqlang: Base nashri va oilaning kattaroq a’zolari alohida spetsifikatsiyalarga ega. Foydali tugallangan artefakt — taklif etilgan kod, uning izohi va tekshirish uchun zarur holatlardir.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Implement a strict inventory-line parser\n\nWrite a Python function parse_line(text) for inventory lines formatted SKU|quantity. Trim surrounding spaces on both fields, reject an empty SKU, and require quantity to be a nonnegative integer. Return a tuple of SKU and quantity; raise ValueError for invalid input. Include tests for a valid line, zero quantity, an empty SKU and a negative quantity.A complete parser and four concrete tests preserving the specified tuple return format.Zero is accepted, a negative quantity is rejected, and invalid records raise ValueError rather than silently changing data.qwen2.5-coder-14b-instructQwen2.5-Coder-14B-Instruct — kod yaratish, tushuntirish va tuzatish uchun 14.7 milliard parametrli dasturlash modeli. Uning ko‘rsatmalarga moslashtirilgan tuzilishi suhbatli topshiriqlarni qo‘llaydi; hujjatlashtirilgan 131,072 tokenli kontekst yetkazilgan 32,768 token sozlamasidan tashqari uzun kontekst konfiguratsiyasini talab qiladi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — Qwen’ning kodga yo‘naltirilgan model oilasidagi ko‘rsatmalarga moslashtirilgan 14B nashri. U yozma ko‘rsatmalar va manba kodini qabul qilib, amalga oshirishlar, izohlar va taklif etilgan tuzatishlar kabi matn qaytaradi. Asosiy imkoniyatlari kod yaratish, kod mulohazasi va kod tuzatish bo‘lib, matematika va umumiy til topshiriqlari tayanchiga ega.
Modelga dasturlash tili, kerakli xatti-harakat va atrofdagi interfeyslarni bering. Aniq so‘rov belgilangan kirishlarni qabul qiladigan va mavjud qaytish formatini saqlaydigan sintaktik tahlil funksiyasini so‘rashi mumkin. Chekka holatlarni kiriting va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan nomlar yoki bog‘liqliklarni ko‘rsating. Natija funksiya yoki kichik patch hamda talabga qanday javob berishining izohi bo‘lishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash misoli suhbatdan keyin yaratilgan kodni namoyish etadi. Instruct ushbu o‘zaro ishlash shakliga moslashtirilgan nashrdir. Keyingi so‘rov o‘sha topshiriqni aniqlashtirishi mumkin: kirish shartini o‘zgartirish, bitta tarmoqni tushuntirish yoki amalga oshirishni mavjud interfeysga moslash. So‘ralgan xatti-harakatni tekshirish uchun hosil bo‘lgan kodni ilovaning ishlab chiqish muhitida saqlang va ishga tushiring.
Kod mulohazasida tegishli parchani bering va aniq munosabatni so‘rang: ma’lumot funksiyalar orasida qanday o‘tishi, qaysi shart chiqishni o‘zgartirishi yoki qiymat nega kutilmagan holatga kelishi. Tuzatishda kodni kuzatilgan xato, uni keltirib chiqaruvchi kirish va kutilgan natija bilan juftlang. Har birini asl xatti-harakatga solishtirish mumkin bo‘lishi uchun tuzatishni izohdan alohida so‘rang.
Oilaning o‘qitish materiallari manba kodi, kod bilan juftlangan matn va sintetik materialni o‘z ichiga oladi. E’lon qilingan o‘qitish ko‘lami 5.5 trillion token. Bu dasturlash ixtisosining fon ma’lumoti; taklif etilgan amalga oshirish bajarilgani yoki loyiha tekshiruvlaridan o‘tganini tasdiqlamaydi.
Aynan model kartasi to‘liq kontekstni 131,072 token deb belgilaydi. Yetkazilgan konfiguratsiya 32,768 tokenga sozlangan; uzunroq kirishlar qo‘llovchi bajarish muhitida ta’riflangan YaRN konfiguratsiyasini talab etadi. Ishlab chiqaruvchi statik masshtablash qisqaroq kirishlarga ta’sir qilishi mumkinligini aytadi va uzun kontekst ishlovi kerak bo‘lganda yoqishni tavsiya qiladi. Bular modelni joylashtirish shartlari, shuning uchun to‘liq kontekst raqami o‘z-o‘zidan muayyan API interfeysi chegarasini belgilamaydi.
Model 14.7 milliard parametrga, jumladan embedding’dan tashqari 13.1 milliard parametrga va 48 qatlamga ega. U 40 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bilan guruhlangan so‘rovli diqqatdan foydalanadi. Topshiriq uchun tanlaganda 14B-Instruct nomini saqlang: Base nashri va oilaning kattaroq a’zolari alohida spetsifikatsiyalarga ega. Foydali tugallangan artefakt — taklif etilgan kod, uning izohi va tekshirish uchun zarur holatlardir.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen2.5-coder-14b-instruct | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Elementlarning eng kam soni: 1 | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | 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— |
Maydonmessages[].content | Turstring|content_part[]|null | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_calls | Turtool_call[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].tool_call_id | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: role=tool; haqiqatan qaytarilgan IDdan foydalaning | Standart— |
Maydonmessages[].name | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_content | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Ushbu model foydalanganda, haqiqatan qaytarilgan fikrlash ma’lumotlarini keyingi so‘rovda qayta yuboring | Standart— |
Maydonmessages[].reasoning_details | Turobject|array | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmax_completion_tokens | Turinteger | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Eng kam: 1 Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Maydonstream_options.include_usage | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontemperature | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontop_p | Turnumber | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonstop | Turstring|string[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools | Turfunction_tool[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].type | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar function Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydontools[].function.name | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar Quyidagi holatda qo‘llanadi: Funksiya vositasi taqdim etilgan | Standart— |
Maydontools[].function.description | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontools[].function.parameters | TurJSON_schema | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydontool_choice | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonparallel_tool_calls | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonresponse_format | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning_effort | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonreasoning | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonservice_tier | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydoninstructions | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Moslik maydoni | Standart— |
Maydonfunctions | Turfunction[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonfunction_call | Turstring|object | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonprompt_cache_options | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Modelga bogʻliq | Standart— |
Maydonmodalities | Turstring[] | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar text | Standart— |
Maydonprovider | Turobject | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Ushbu Ultra matn marshrutida provider.options rad etiladi | Standart— |
Maydoncache_control.ttl | Turstring | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar Shartlar: Haqiqiy prompt-kesh joylarida 1h rad etiladi | Standart— |
Matn · UTF8 matni
messages[].content
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrmessages | Parametr talablarirole/content tuzilishidagi xabarlar massivi |
Parametrfile_material | Parametr talablariHaqiqiy UTF-8 hujjati aynan matn sifatida kiritiladi; fayl IDsi faraz qilinmaydi |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametrcontrol_scope | Parametr talablariModelga xos; foydalanuvchi funksiya vositalari hostingdagi vositalardan farq qiladi |
Parametroutput_modalities | Parametr talablaritext |
Parametrhosted_operations | Parametr talablarifalse |
Parametrmultimodal_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.
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00172 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2.5-coder-14b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen2.5-coder-14b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen2.5-coder-14b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson yoki SSE
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.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonchoices[].index | Turinteger |
Maydonchoices[].message.content | Turstring|null |
Maydonchoices[].message.tool_calls | Turtool_call[] |
Maydonchoices[].message.reasoning_content | Turstring |
Maydonchoices[].message.reasoning_details | Turobject|array |
Maydonchoices[].finish_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen2.5-coder-14b-instruct
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen2.5-coder-14b-instructQwen2.5-Coder-14B-Instruct — kod yaratish, tushuntirish va tuzatish uchun 14.7 milliard parametrli dasturlash modeli. Uning ko‘rsatmalarga moslashtirilgan tuzilishi suhbatli topshiriqlarni qo‘llaydi; hujjatlashtirilgan 131,072 tokenli kontekst yetkazilgan 32,768 token sozlamasidan tashqari uzun kontekst konfiguratsiyasini talab qiladi.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct — Qwen’ning kodga yo‘naltirilgan model oilasidagi ko‘rsatmalarga moslashtirilgan 14B nashri. U yozma ko‘rsatmalar va manba kodini qabul qilib, amalga oshirishlar, izohlar va taklif etilgan tuzatishlar kabi matn qaytaradi. Asosiy imkoniyatlari kod yaratish, kod mulohazasi va kod tuzatish bo‘lib, matematika va umumiy til topshiriqlari tayanchiga ega.
Modelga dasturlash tili, kerakli xatti-harakat va atrofdagi interfeyslarni bering. Aniq so‘rov belgilangan kirishlarni qabul qiladigan va mavjud qaytish formatini saqlaydigan sintaktik tahlil funksiyasini so‘rashi mumkin. Chekka holatlarni kiriting va o‘zgarmasligi kerak bo‘lgan nomlar yoki bog‘liqliklarni ko‘rsating. Natija funksiya yoki kichik patch hamda talabga qanday javob berishining izohi bo‘lishi mumkin.
Ishlab chiqaruvchining tezkor boshlash misoli suhbatdan keyin yaratilgan kodni namoyish etadi. Instruct ushbu o‘zaro ishlash shakliga moslashtirilgan nashrdir. Keyingi so‘rov o‘sha topshiriqni aniqlashtirishi mumkin: kirish shartini o‘zgartirish, bitta tarmoqni tushuntirish yoki amalga oshirishni mavjud interfeysga moslash. So‘ralgan xatti-harakatni tekshirish uchun hosil bo‘lgan kodni ilovaning ishlab chiqish muhitida saqlang va ishga tushiring.
Kod mulohazasida tegishli parchani bering va aniq munosabatni so‘rang: ma’lumot funksiyalar orasida qanday o‘tishi, qaysi shart chiqishni o‘zgartirishi yoki qiymat nega kutilmagan holatga kelishi. Tuzatishda kodni kuzatilgan xato, uni keltirib chiqaruvchi kirish va kutilgan natija bilan juftlang. Har birini asl xatti-harakatga solishtirish mumkin bo‘lishi uchun tuzatishni izohdan alohida so‘rang.
Oilaning o‘qitish materiallari manba kodi, kod bilan juftlangan matn va sintetik materialni o‘z ichiga oladi. E’lon qilingan o‘qitish ko‘lami 5.5 trillion token. Bu dasturlash ixtisosining fon ma’lumoti; taklif etilgan amalga oshirish bajarilgani yoki loyiha tekshiruvlaridan o‘tganini tasdiqlamaydi.
Aynan model kartasi to‘liq kontekstni 131,072 token deb belgilaydi. Yetkazilgan konfiguratsiya 32,768 tokenga sozlangan; uzunroq kirishlar qo‘llovchi bajarish muhitida ta’riflangan YaRN konfiguratsiyasini talab etadi. Ishlab chiqaruvchi statik masshtablash qisqaroq kirishlarga ta’sir qilishi mumkinligini aytadi va uzun kontekst ishlovi kerak bo‘lganda yoqishni tavsiya qiladi. Bular modelni joylashtirish shartlari, shuning uchun to‘liq kontekst raqami o‘z-o‘zidan muayyan API interfeysi chegarasini belgilamaydi.
Model 14.7 milliard parametrga, jumladan embedding’dan tashqari 13.1 milliard parametrga va 48 qatlamga ega. U 40 so‘rov boshi va sakkiz kalit/qiymat boshi bilan guruhlangan so‘rovli diqqatdan foydalanadi. Topshiriq uchun tanlaganda 14B-Instruct nomini saqlang: Base nashri va oilaning kattaroq a’zolari alohida spetsifikatsiyalarga ega. Foydali tugallangan artefakt — taklif etilgan kod, uning izohi va tekshirish uchun zarur holatlardir.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen2.5-coder-14b-instruct | Standart— |
Maydonmessages | Turmessage[] | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmessages[].role | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar user, assistant | Standart— |
Maydonmessages[].content | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonmax_tokens | Turinteger | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar | Standart— |
Maydonstream | Turboolean | TalabIxtiyoriy | Qiymatlar va cheklovlar | Standartfalse |
Matn · UTF-8 matni
messages[].content satri
| Parametr | Parametr talablari |
|---|---|
Parametrcontent_type | Parametr talablariapplication/json |
Parametrrequired | Parametr talablarimodel, messages, max_tokens |
Parametroptional_controls | Parametr talablaristream |
Parametrmaterial_types | Parametr talablaritext |
Parametrtext_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
Tarif ma’lumotlari so‘rov imkoniyatlarini qo‘shmaydi. Qo‘llab-quvvatlanadigan parametrlar tanlangan usulda ko‘rsatilgan.
| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
|---|---|---|
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari $0.000572 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.00172 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen2.5-coder-14b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen2.5-coder-14b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen2.5-coder-14b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON yoki SSE
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.
So‘rov va javob IDlari hamda sarlavhalarini saqlang. Matn vazifasini olish uchun umumiy URL taqdim etilmagan.
| Maydon | Tur |
|---|---|
Maydonid | Turstring |
Maydonmodel | Turstring |
Maydoncontent[] | Turtext|thinking|tool_use|other content block |
Maydonstop_reason | Turstring|null |
Maydonusage | Turobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen2.5-coder-14b-instruct
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Implement a strict inventory-line parser\n\nWrite a Python function parse_line(text) for inventory lines formatted SKU|quantity. Trim surrounding spaces on both fields, reject an empty SKU, and require quantity to be a nonnegative integer. Return a tuple of SKU and quantity; raise ValueError for invalid input. Include tests for a valid line, zero quantity, an empty SKU and a negative quantity.A complete parser and four concrete tests preserving the specified tuple return format.Zero is accepted, a negative quantity is rejected, and invalid records raise ValueError rather than silently changing data.