Source: https://ailoot.ai/models/uz/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/
Canonical: https://ailoot.ai/models/uz/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/
Language: uz

# Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

[Markdown](https://ailoot.ai/models/uz/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/uz/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/facts.json)

## [Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra](https://ailoot.ai/models/uz/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/)

Qwen2-VL-7B-Instruct — Qwen kompaniyasining matn, tasvir va video uchun ko‘rsatmalarga moslab o‘qitilgan, matn qaytaruvchi ko‘rish-til modeli. Undan hujjat sahifalari bo‘yicha savollar berish, rasmlarni taqqoslash yoki vizual voqealarni tasvirlash uchun foydalaning; unda dinamik tasvir aniqligi hamda sanash, makon bo‘yicha mulohaza va videodagi audioni tushunishga oid hujjatlashtirilgan cheklovlar bor.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/uz/qwen2-vl-7b-instruct-ultra/#method-1)

Model haqida

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

Kirish: 7B ko‘rish-til nashri

Qwen2-VL-7B-Instruct — Qwen2-VL oilasining ko‘rsatmalarga moslab o‘qitilgan 7B vakili. U matnli ko‘rsatmalarni tasvirlar yoki video bilan birlashtirib, matnli javoblar yaratadi. Foydali natijalar sahifa izohi, rasmlar taqqoslovi, ko‘rinadigan voqealar tavsifi yoki diagramma haqidagi savolga javobni o‘z ichiga oladi. Bu aynan Qwen2-VL relizi bo‘lib qoladi; yangiroq Qwen2.5-VL va Qwen3-VL nusxalarining o‘z imkoniyatlari va identifikatorlari bor.

Qwen2-VL nimalarni qo‘shadi

Qwen turli tasvir aniqliklari va tomonlar nisbatlarida vizual tushunishni, shuningdek video savol-javobi, muloqot va kontent yaratishni ta’riflaydi. Oilaning hujjatlashtirilgan video imkoniyati 20 daqiqadan uzun materiallarni ham qamrab oladi. Faqat davomiylikning o‘zi ilova qancha kadrga ishlov berishini belgilamaydi yoki har bir voqeani eslab qolishni kafolatlamaydi. Ko‘p tilli tasvir-matn tushunishi ingliz va xitoy tillari, ko‘plab Yevropa tillari, yapon, koreys, arab va vetnam tillarini o‘z ichiga oladi.

Ishlab chiquvchi vizual kuzatuvlar va matnli ko‘rsatmalar orqali telefonlar, robotlar va boshqa qurilmalar bilan integratsiyani ham ta’riflaydi. Bu ilova ish jarayonidir: model vizual muhitni talqin qilib, amallarni tanlashga yordam beradi, ulangan dastur yoki uskuna esa ularni bajaradi. Ekranni tanish modelga o‘z-o‘zidan shu ekranni boshqarish imkonini bermaydi.

Arxitekturadagi o‘zgarishlar

Dinamik aniqlik har bir kirishni bir xil ifodaga majburlash o‘rniga tasvirni o‘zgaruvchan sondagi vizual tokenlarga aylantiradi. M-ROPE matn, ikki o‘lchamli tasvirlar va uch o‘lchamli video ma’lumotlarining pozitsiya ma’lumotlarini ajratib, makon va vaqt tuzilishini birlashtiradi. E’lon qilingan 7B konfiguratsiyasida 32,768 pozitsiya ko‘rsatilgan. Matn, vizual tokenlar va yaratilgan chiqish cheklangan ketma-ketlik budjetini bo‘lishadi, shu sababli tasvir aniqligi va videodan kadr tanlash so‘rovga kiritiladigan material miqdoriga ta’sir qiladi.

Tasvirlar va suhbatlarni tayyorlash

Rasmiy misollar bitta tasvir, bir nechta tasvir va faqat matnli suhbatlarni qo‘llaydi. “Hammasini tahlil qil” kabi keng ko‘rsatmaga tayanish o‘rniga tasvirni aniq savol bilan biriktiring. Hujjat sahifasi uchun nomlangan maydonlarni so‘rang va iqtiboslarda tinish belgilarini saqlang. Ikki dizayn skrinshotini birinchi va ikkinchi deb belgilang, so‘ng ko‘rinadigan o‘zgarishlar jadvalini so‘rang. Diagramma uchun uning belgilari, birliklari va ko‘rsatilgan tendensiyani tasdiqlovchi qiymatlarni so‘rang. Bular xatosiz ajratib olish va’dalari emas, vizual savol-javobning amaliy qo‘llanishlaridir.

Ishlab chiquvchining yordamchi vositalari tasvirlarni mahalliy fayllar, kodlangan tasvir ma’lumotlari yoki tasvir manzillaridan qabul qiladi; hujjatlashtirilgan video misolida mahalliy video fayllar yoki tartiblangan kadrlar ro‘yxati ishlatiladi. Ilovaga yuklash formatlari alohida interfeys qarori bo‘lib qoladi. Dastlabki kadr tartibini saqlang va kadrlar ro‘yxati qaysi vaqt oralig‘ini ifodalashini ko‘rsating. Misollar matn yaratadi; bu model nusxasi tasvir yoki video generatori sifatida ta’riflanmagan.

Aniqlik va videoni tayyorlash

Qwen protsessori har bir tasvir uchun sukut bo‘yicha to‘rttadan 16,384 tagacha vizual token oralig‘idan foydalanadi. U tafsilotlarni xotira va hisoblash bilan muvozanatlash uchun min\_pixels va max\_pixels sozlamalarini ochadi; hujjatlashtirilgan misolda 256–1,280 vizual token ko‘zlangan. Tasvirlar tomonlar nisbatini saqlagan holda tanlangan chegaralar ichida o‘lchamlanadi. Aniq berilgan yangi o‘lchamlar 28 ga karrali songa yaxlitlanadi. Zich jadval yoki kichik yozuv o‘qilishi uchun yetarli aniqlik talab qilishi mumkin; aniqlikni oshirish mavjud vizual va kontekst budjetidan ko‘proq sarflaydi.

Video misolida soniyasiga bir kadr tanlash tezligi va sozlanadigan piksel chegarasi ko‘rsatilgan. Bular umumiy majburiy tezlik yoki qat’iy media limiti emas, namunaviy sozlamalardir. Voqeani tekshirish uchun tegishli klipni bering va ko‘rinadigan o‘zgarishlarning tartibli bayonini so‘rang. Bir-biriga yaqin voqealar umumiy sahna xulosasiga qaraganda zichroq kadr tanlashni talab qilishi mumkin. Qwen2-VL videolar ichidagi audio ma’lumotni tushunmaydi, shu sababli aytilgan muloqot yoki tovush effektlari alohida audio jarayonini talab qiladi.

Ma’lum cheklovlar

Qwen tasvir bo‘yicha o‘qitish ma’lumotlarining oxirgi sanasini 2023-yil iyun deb qayd etadi va undan keyingi shaxslar, mahsulotlar yoki voqealar haqida bilimni kafolatlamaydi. Muayyan shaxslar va intellektual mulk obyektlarini tanish to‘liq emas. Murakkab ko‘p bosqichli ko‘rsatmalar, gavjum sahnalardagi obyekt sonlari va makon munosabatlari, ayniqsa uch o‘lchamda, hujjatlashtirilgan zaif tomonlardir. Murakkab vizual vazifani aniq savollarga ajrating, natijani tasdiqlovchi ko‘rinadigan dalillarni so‘rang va ajratib olingan sonlar hamda keltirilgan matnni tasvir bilan tekshiring. Ishonarli tavsifni aniq hisob yoki o‘lchangan uch o‘lchamli joylashuv deb qabul qilmaslik kerak.

Kartadagi qisqa generatsiya misollari alohida qat’iy chiqish chegarasini belgilamaydi. Javob hajmini matn va vizual kirish bilan birgalikda rejalashtiring, manbada aniq savol uchun yetarli tafsilotni saqlang. Bu har qanday rasm yoki istalgan uzun video birdek ishonchli javob beradi deb taxmin qilishdan ko‘ra model tanlash va kirishni tayyorlashni foydaliroq qiladi.

Amaliy vazifa

### Amaliy vazifa

Ingliz tilidagi texnik misol

```
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.
```

#### Kutiladigan natija

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

#### Natijani tekshirish

```
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`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat)

Boshqa /`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`

### Boshlash

Qwen2-VL-7B-Instruct — Qwen kompaniyasining matn, tasvir va video uchun ko‘rsatmalarga moslab o‘qitilgan, matn qaytaruvchi ko‘rish-til modeli. Undan hujjat sahifalari bo‘yicha savollar berish, rasmlarni taqqoslash yoki vizual voqealarni tasvirlash uchun foydalaning; unda dinamik tasvir aniqligi hamda sanash, makon bo‘yicha mulohaza va videodagi audioni tushunishga oid hujjatlashtirilgan cheklovlar bor.

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 Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra | 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

Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
| --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.00058** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00142** / 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 →](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": "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
```

```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='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"))
```

```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='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")
```

### 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** [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=chat)

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

[`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages)

Boshqa /`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`

### Boshlash

Qwen2-VL-7B-Instruct — Qwen kompaniyasining matn, tasvir va video uchun ko‘rsatmalarga moslab o‘qitilgan, matn qaytaruvchi ko‘rish-til modeli. Undan hujjat sahifalari bo‘yicha savollar berish, rasmlarni taqqoslash yoki vizual voqealarni tasvirlash uchun foydalaning; unda dinamik tasvir aniqligi hamda sanash, makon bo‘yicha mulohaza va videodagi audioni tushunishga oid hujjatlashtirilgan cheklovlar bor.

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 Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra | 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

Ko‘rsatilmagan Tezkor rejim tanlanganda

Flex rejimi

Ko‘rsatilmagan flex rejimi tanlanganda

Maksimal fikrlash darajasi

Ko‘rsatilmagan Maksimal fikrlash darajasi uchun standart (default) tuzatish qo‘llanganda

#### Ailoot tariflari

#### Sozlamalar bo‘yicha narxlar

| Sozlama | Tariflar jadvali | To‘lov |
| --- | --- | --- |
| SozlamaTokenlar uchun bazaviy tariflar | Tariflar jadvaliAsosiy tarif | To‘lov Kirish · Kirish tokenlari **$0.00058** / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari **$0.00142** / 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 →](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": "Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra",
  "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': '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
```

```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': '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))
```

### 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** [`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages)

#### Usul yo‘llari taxalluslari

Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.

#### Chaqirish uchun tegishli ID lar

[`Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra`](https://ailoot.ai/models/uz/#m=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&route=Ultra&caller=Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra&fmt=messages)

FAQ · Qwen2-VL-7B-Instruct-ultra

Qanday kirish ma’lumotlari va natijalar mavjud?

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

So‘rov qaysi maydonlardan foydalanadi?

`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`

Qanday cheklovlar amal qiladi?

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