Qwen3.7-Max 2026-06-08 — Alibaba’ning Qwen3.7 oilasidagi Max modelining 8-iyunda nomlangan nusxasi. Ushbu nashrning asosiy yangiligi — 20-may nusxasiga vizual modal ma’lumotlarni tushunish qo‘shilganidir; bu haqiqiy dunyo sahnalariga tayangan holda muloqot qilish imkonini beradi. U matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn yaratadi. Oilaning agentlarga yo‘naltirilgan vazifalari dasturlash, ofis va unumdorlik ishlari hamda ko‘rsatmalarni vosita natijalari bilan birlashtiradigan davomli topshiriqlarni qamrab oladi.
Vizual topshiriqlarda nashr muhim. Sanasiz Qwen3.7-Max nomi hujjatlarda 20-maydagi faqat matnli nusxaga teng deb berilgan, iyundagi aniq model jadvali esa tasvir va video kirishini ham o‘z ichiga oladi. Ushbu modelga kod topshirig‘i bilan birga skrinshot berish yoki yozma ko‘rsatmada agent tahlil qilishi so‘ralgan sahnani video orqali taqdim etish mumkin. Natija yaratilgan tasvir, video yoki nutq emas, balki izoh, kod, tuzilmali yozuv yoki vosita chaqiruvi ko‘rsatmasidir.
Alibaba’ning fikrlash qo‘llanmasida iyundagi ushbu nusxa gibrid sifatida aniq ko‘rsatilgan: ishlab chiqaruvchining ish jarayonida fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan, to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob olish uchun esa uni o‘chirish mumkin. Fikrlash rejimi javobdan oldin mulohaza yaratadi va qo‘shimcha mulohaza vaqtini talab qiladi. Qo‘llanma mulohaza mazmunini yakuniy javobdan ajratadi va aynan shu model uchun taqdim etilgan oldingi mulohazalarni navbatlar orasida saqlashni qo‘llab-quvvatlaydi. Saqlangan mulohaza keyingi kirishning bir qismiga aylanadi, shuning uchun davom etuvchi topshiriqda unga suhbat va manba materiallari bilan birga joy ajratish zarur.
Function Calling ilova savol va mavjud vositalarning ta’riflarini beradigan topshiriqni qo‘llab-quvvatlaydi. Model tanlangan funksiya va uning argumentlarini qaytaradi; ilova shu funksiyani bajaradi, vosita natijasini suhbatga qo‘shadi va modeldan davom etishni so‘raydi. Kod yordamchisi uchun repozitoriyni o‘qish yoki tekshirish vositasini aniq ta’riflang va tugallangan o‘zgarish hamda uni asoslovchi natijani so‘rang. Vosita tavsifi uning bajarilishi bilan bir xil emas: kirishni ta’minlash va amalni bajarish atrofdagi ilova zimmasidadir.
Iyundagi nusxada Structured Outputs, Web Search, Prefix Completion va Context Caching ham ko‘rsatilgan. Ular ishlab chiqaruvchi ish jarayonida belgilangan natija yozuvlari, qidiruv yordamidagi ish, berilgan boshlanishni davom ettirish va umumiy kirish prefiksidan qayta foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi. Takroriy tahlilda doimiy hujjat yoki topshiriq ko‘rsatmalarini boshiga, o‘zgaruvchi savolni esa ulardan keyin qo‘ying. Keshdan qayta foydalanish o‘sha jarayon shartlariga bog‘liq; model keshlashni qo‘llashi muayyan so‘rov keshga tushganini tasdiqlamaydi. Ushbu nashrda paketli inferens va qo‘shimcha o‘qitish qo‘llab-quvvatlanmaydi deb belgilangan.
Iyundagi aniq jadval kontekst oynasini 1,000,000 token deb beradi. Maksimal kirish oddiy profilda 991,808 token, fikrlash rejimida 983,616 token; maksimal chiqish ikkala profilda ham 131,072 token. Bular kontekst, kirish va chiqishning alohida chegaralaridir. Katta manba materiali, suhbat tarixi va vizual mazmun baribir tegishli kirish chegarasiga sig‘ishi kerak; chiqishning yuqori chegarasi javob shuncha joyni egallashi kerakligini anglatmaydi.
Amaliy interfeys topshirig‘i uchun skrinshot, tegishli manba parchalari, kutilgan xatti-harakat va aniq topshiriladigan natijani bering. Namunaviy topshiriq: “Ushbu ekran va ilova qilingan komponent matnidan foydalanib, nima uchun forma yorliqlari ish jarayoniga mos kelmasligini tushuntiring. Aniq kod o‘zgarishini taklif qiling va bunga asos bo‘lgan ko‘rinadigan elementlarni sanang.” Hujjat yoki unumdorlik topshirig‘ida manba bo‘limlari, kerakli yakuniy yozuv va nimani kiritishni belgilovchi mezonlarni bering. Alohida tasvirlarni raqamlang va ularning aloqasini tushuntiring, shunda matnli natija dalillarga qayta murojaat qila oladi.
Video tahlilida kerakli hodisa yoki ketma-ketlikni belgilang, ixcham tavsif so‘rang va natija muayyan lahzani ko‘rsatishi kerak bo‘lsa, tayyorlangan kirishda vaqt belgilarini saqlang. Alibaba’ning fayl ish jarayonida URL orqali berilgan tasvir 20 MB gacha; URL videosi 2 GB gacha hamda 2 soniyadan 2 soatgacha bo‘lishi mumkin. Base64 videosi kodlangandan keyin 10 MB dan kichik bo‘lishi kerak. Fayl chegaralarini token budjetidan alohida hisoblang. Audio zarur bo‘lsa, matnli transkript bering; ushbu nusxaning kirish jadvalida audio yo‘q. Uzoqroq agent topshirig‘ida yakuniy artefaktni, ruxsat etilgan vositalarni va qaysi natija yakunlanish deb hisoblanishini belgilang. Bunday tayyorgarlik modelni cheksiz oraliq takliflar ketma-ketligi o‘rniga tekshirish mumkin bo‘lgan matnli natijaga yo‘naltiradi.
", "aboutText": "Qwen3.7-Max 2026-06-08 — Alibaba’ning Qwen3.7 oilasidagi Max modelining 8-iyunda nomlangan nusxasi. Ushbu nashrning asosiy yangiligi — 20-may nusxasiga vizual modal ma’lumotlarni tushunish qo‘shilganidir; bu haqiqiy dunyo sahnalariga tayangan holda muloqot qilish imkonini beradi. U matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn yaratadi. Oilaning agentlarga yo‘naltirilgan vazifalari dasturlash, ofis va unumdorlik ishlari hamda ko‘rsatmalarni vosita natijalari bilan birlashtiradigan davomli topshiriqlarni qamrab oladi.\n\nVizual topshiriqlarda nashr muhim. Sanasiz Qwen3.7-Max nomi hujjatlarda 20-maydagi faqat matnli nusxaga teng deb berilgan, iyundagi aniq model jadvali esa tasvir va video kirishini ham o‘z ichiga oladi. Ushbu modelga kod topshirig‘i bilan birga skrinshot berish yoki yozma ko‘rsatmada agent tahlil qilishi so‘ralgan sahnani video orqali taqdim etish mumkin. Natija yaratilgan tasvir, video yoki nutq emas, balki izoh, kod, tuzilmali yozuv yoki vosita chaqiruvi ko‘rsatmasidir.\n\nAlibaba’ning fikrlash qo‘llanmasida iyundagi ushbu nusxa gibrid sifatida aniq ko‘rsatilgan: ishlab chiqaruvchining ish jarayonida fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan, to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob olish uchun esa uni o‘chirish mumkin. Fikrlash rejimi javobdan oldin mulohaza yaratadi va qo‘shimcha mulohaza vaqtini talab qiladi. Qo‘llanma mulohaza mazmunini yakuniy javobdan ajratadi va aynan shu model uchun taqdim etilgan oldingi mulohazalarni navbatlar orasida saqlashni qo‘llab-quvvatlaydi. Saqlangan mulohaza keyingi kirishning bir qismiga aylanadi, shuning uchun davom etuvchi topshiriqda unga suhbat va manba materiallari bilan birga joy ajratish zarur.\n\nFunction Calling ilova savol va mavjud vositalarning ta’riflarini beradigan topshiriqni qo‘llab-quvvatlaydi. Model tanlangan funksiya va uning argumentlarini qaytaradi; ilova shu funksiyani bajaradi, vosita natijasini suhbatga qo‘shadi va modeldan davom etishni so‘raydi. Kod yordamchisi uchun repozitoriyni o‘qish yoki tekshirish vositasini aniq ta’riflang va tugallangan o‘zgarish hamda uni asoslovchi natijani so‘rang. Vosita tavsifi uning bajarilishi bilan bir xil emas: kirishni ta’minlash va amalni bajarish atrofdagi ilova zimmasidadir.\n\nIyundagi nusxada Structured Outputs, Web Search, Prefix Completion va Context Caching ham ko‘rsatilgan. Ular ishlab chiqaruvchi ish jarayonida belgilangan natija yozuvlari, qidiruv yordamidagi ish, berilgan boshlanishni davom ettirish va umumiy kirish prefiksidan qayta foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi. Takroriy tahlilda doimiy hujjat yoki topshiriq ko‘rsatmalarini boshiga, o‘zgaruvchi savolni esa ulardan keyin qo‘ying. Keshdan qayta foydalanish o‘sha jarayon shartlariga bog‘liq; model keshlashni qo‘llashi muayyan so‘rov keshga tushganini tasdiqlamaydi. Ushbu nashrda paketli inferens va qo‘shimcha o‘qitish qo‘llab-quvvatlanmaydi deb belgilangan.\n\nIyundagi aniq jadval kontekst oynasini 1,000,000 token deb beradi. Maksimal kirish oddiy profilda 991,808 token, fikrlash rejimida 983,616 token; maksimal chiqish ikkala profilda ham 131,072 token. Bular kontekst, kirish va chiqishning alohida chegaralaridir. Katta manba materiali, suhbat tarixi va vizual mazmun baribir tegishli kirish chegarasiga sig‘ishi kerak; chiqishning yuqori chegarasi javob shuncha joyni egallashi kerakligini anglatmaydi.\n\nAmaliy interfeys topshirig‘i uchun skrinshot, tegishli manba parchalari, kutilgan xatti-harakat va aniq topshiriladigan natijani bering. Namunaviy topshiriq: “Ushbu ekran va ilova qilingan komponent matnidan foydalanib, nima uchun forma yorliqlari ish jarayoniga mos kelmasligini tushuntiring. Aniq kod o‘zgarishini taklif qiling va bunga asos bo‘lgan ko‘rinadigan elementlarni sanang.” Hujjat yoki unumdorlik topshirig‘ida manba bo‘limlari, kerakli yakuniy yozuv va nimani kiritishni belgilovchi mezonlarni bering. Alohida tasvirlarni raqamlang va ularning aloqasini tushuntiring, shunda matnli natija dalillarga qayta murojaat qila oladi.\n\nVideo tahlilida kerakli hodisa yoki ketma-ketlikni belgilang, ixcham tavsif so‘rang va natija muayyan lahzani ko‘rsatishi kerak bo‘lsa, tayyorlangan kirishda vaqt belgilarini saqlang. Alibaba’ning fayl ish jarayonida URL orqali berilgan tasvir 20 MB gacha; URL videosi 2 GB gacha hamda 2 soniyadan 2 soatgacha bo‘lishi mumkin. Base64 videosi kodlangandan keyin 10 MB dan kichik bo‘lishi kerak. Fayl chegaralarini token budjetidan alohida hisoblang. Audio zarur bo‘lsa, matnli transkript bering; ushbu nusxaning kirish jadvalida audio yo‘q. Uzoqroq agent topshirig‘ida yakuniy artefaktni, ruxsat etilgan vositalarni va qaysi natija yakunlanish deb hisoblanishini belgilang. Bunday tayyorgarlik modelni cheksiz oraliq takliflar ketma-ketligi o‘rniga tekshirish mumkin bo‘lgan matnli natijaga yo‘naltiradi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ingliz tilidagi texnik misol
Prepare an office task handover\n\nPrepare a handover from these work records. [Draft] Budget note completed. [Review] Manager requested a supplier quote before approval. [Quote] Supplier sent prices but omitted shipping. [Schedule] Meeting is Friday. List completed artifacts, the unresolved approval dependency and a focused next request. Preserve the record labels and avoid claiming the budget is approved.A source-labelled handover with completed work, the shipping-cost dependency and a proposed supplier question.Verify that a finished draft and received quote are not treated as approval or a complete total cost.qwen3.7-max-2026-06-08Qwen3.7-Max 2026-06-08 matn, tasvir va videoni tushunishni agentlar uchun mo‘ljallangan matnli ish jarayoni bilan birlashtiradi. Ushbu nomlangan nusxa maydagi nashrga vizual tushunishni qo‘shadi, gibrid fikrlash va vositalarni qo‘llab-quvvatlaydi hamda bir million tokenli kontekstga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3.7-Max 2026-06-08 — Alibaba’ning Qwen3.7 oilasidagi Max modelining 8-iyunda nomlangan nusxasi. Ushbu nashrning asosiy yangiligi — 20-may nusxasiga vizual modal ma’lumotlarni tushunish qo‘shilganidir; bu haqiqiy dunyo sahnalariga tayangan holda muloqot qilish imkonini beradi. U matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn yaratadi. Oilaning agentlarga yo‘naltirilgan vazifalari dasturlash, ofis va unumdorlik ishlari hamda ko‘rsatmalarni vosita natijalari bilan birlashtiradigan davomli topshiriqlarni qamrab oladi.
Vizual topshiriqlarda nashr muhim. Sanasiz Qwen3.7-Max nomi hujjatlarda 20-maydagi faqat matnli nusxaga teng deb berilgan, iyundagi aniq model jadvali esa tasvir va video kirishini ham o‘z ichiga oladi. Ushbu modelga kod topshirig‘i bilan birga skrinshot berish yoki yozma ko‘rsatmada agent tahlil qilishi so‘ralgan sahnani video orqali taqdim etish mumkin. Natija yaratilgan tasvir, video yoki nutq emas, balki izoh, kod, tuzilmali yozuv yoki vosita chaqiruvi ko‘rsatmasidir.
Alibaba’ning fikrlash qo‘llanmasida iyundagi ushbu nusxa gibrid sifatida aniq ko‘rsatilgan: ishlab chiqaruvchining ish jarayonida fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan, to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob olish uchun esa uni o‘chirish mumkin. Fikrlash rejimi javobdan oldin mulohaza yaratadi va qo‘shimcha mulohaza vaqtini talab qiladi. Qo‘llanma mulohaza mazmunini yakuniy javobdan ajratadi va aynan shu model uchun taqdim etilgan oldingi mulohazalarni navbatlar orasida saqlashni qo‘llab-quvvatlaydi. Saqlangan mulohaza keyingi kirishning bir qismiga aylanadi, shuning uchun davom etuvchi topshiriqda unga suhbat va manba materiallari bilan birga joy ajratish zarur.
Function Calling ilova savol va mavjud vositalarning ta’riflarini beradigan topshiriqni qo‘llab-quvvatlaydi. Model tanlangan funksiya va uning argumentlarini qaytaradi; ilova shu funksiyani bajaradi, vosita natijasini suhbatga qo‘shadi va modeldan davom etishni so‘raydi. Kod yordamchisi uchun repozitoriyni o‘qish yoki tekshirish vositasini aniq ta’riflang va tugallangan o‘zgarish hamda uni asoslovchi natijani so‘rang. Vosita tavsifi uning bajarilishi bilan bir xil emas: kirishni ta’minlash va amalni bajarish atrofdagi ilova zimmasidadir.
Iyundagi nusxada Structured Outputs, Web Search, Prefix Completion va Context Caching ham ko‘rsatilgan. Ular ishlab chiqaruvchi ish jarayonida belgilangan natija yozuvlari, qidiruv yordamidagi ish, berilgan boshlanishni davom ettirish va umumiy kirish prefiksidan qayta foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi. Takroriy tahlilda doimiy hujjat yoki topshiriq ko‘rsatmalarini boshiga, o‘zgaruvchi savolni esa ulardan keyin qo‘ying. Keshdan qayta foydalanish o‘sha jarayon shartlariga bog‘liq; model keshlashni qo‘llashi muayyan so‘rov keshga tushganini tasdiqlamaydi. Ushbu nashrda paketli inferens va qo‘shimcha o‘qitish qo‘llab-quvvatlanmaydi deb belgilangan.
Iyundagi aniq jadval kontekst oynasini 1,000,000 token deb beradi. Maksimal kirish oddiy profilda 991,808 token, fikrlash rejimida 983,616 token; maksimal chiqish ikkala profilda ham 131,072 token. Bular kontekst, kirish va chiqishning alohida chegaralaridir. Katta manba materiali, suhbat tarixi va vizual mazmun baribir tegishli kirish chegarasiga sig‘ishi kerak; chiqishning yuqori chegarasi javob shuncha joyni egallashi kerakligini anglatmaydi.
Amaliy interfeys topshirig‘i uchun skrinshot, tegishli manba parchalari, kutilgan xatti-harakat va aniq topshiriladigan natijani bering. Namunaviy topshiriq: “Ushbu ekran va ilova qilingan komponent matnidan foydalanib, nima uchun forma yorliqlari ish jarayoniga mos kelmasligini tushuntiring. Aniq kod o‘zgarishini taklif qiling va bunga asos bo‘lgan ko‘rinadigan elementlarni sanang.” Hujjat yoki unumdorlik topshirig‘ida manba bo‘limlari, kerakli yakuniy yozuv va nimani kiritishni belgilovchi mezonlarni bering. Alohida tasvirlarni raqamlang va ularning aloqasini tushuntiring, shunda matnli natija dalillarga qayta murojaat qila oladi.
Video tahlilida kerakli hodisa yoki ketma-ketlikni belgilang, ixcham tavsif so‘rang va natija muayyan lahzani ko‘rsatishi kerak bo‘lsa, tayyorlangan kirishda vaqt belgilarini saqlang. Alibaba’ning fayl ish jarayonida URL orqali berilgan tasvir 20 MB gacha; URL videosi 2 GB gacha hamda 2 soniyadan 2 soatgacha bo‘lishi mumkin. Base64 videosi kodlangandan keyin 10 MB dan kichik bo‘lishi kerak. Fayl chegaralarini token budjetidan alohida hisoblang. Audio zarur bo‘lsa, matnli transkript bering; ushbu nusxaning kirish jadvalida audio yo‘q. Uzoqroq agent topshirig‘ida yakuniy artefaktni, ruxsat etilgan vositalarni va qaysi natija yakunlanish deb hisoblanishini belgilang. Bunday tayyorgarlik modelni cheksiz oraliq takliflar ketma-ketligi o‘rniga tekshirish mumkin bo‘lgan matnli natijaga yo‘naltiradi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen3.7-max-2026-06-08 | 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 $0.0036 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0106 / 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": "qwen3.7-max-2026-06-08", "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='qwen3.7-max-2026-06-08',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='qwen3.7-max-2026-06-08',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 qwen3.7-max-2026-06-08
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
qwen3.7-max-2026-06-08Qwen3.7-Max 2026-06-08 matn, tasvir va videoni tushunishni agentlar uchun mo‘ljallangan matnli ish jarayoni bilan birlashtiradi. Ushbu nomlangan nusxa maydagi nashrga vizual tushunishni qo‘shadi, gibrid fikrlash va vositalarni qo‘llab-quvvatlaydi hamda bir million tokenli kontekstga ega.
Bu tavsif model imkoniyatlarini yoritadi. Ailoot da tanlangan usul uchun mavjud kirish, chiqish va parametrlar quyida keltirilgan.
Qwen3.7-Max 2026-06-08 — Alibaba’ning Qwen3.7 oilasidagi Max modelining 8-iyunda nomlangan nusxasi. Ushbu nashrning asosiy yangiligi — 20-may nusxasiga vizual modal ma’lumotlarni tushunish qo‘shilganidir; bu haqiqiy dunyo sahnalariga tayangan holda muloqot qilish imkonini beradi. U matn, tasvir va videoni qabul qilib, matn yaratadi. Oilaning agentlarga yo‘naltirilgan vazifalari dasturlash, ofis va unumdorlik ishlari hamda ko‘rsatmalarni vosita natijalari bilan birlashtiradigan davomli topshiriqlarni qamrab oladi.
Vizual topshiriqlarda nashr muhim. Sanasiz Qwen3.7-Max nomi hujjatlarda 20-maydagi faqat matnli nusxaga teng deb berilgan, iyundagi aniq model jadvali esa tasvir va video kirishini ham o‘z ichiga oladi. Ushbu modelga kod topshirig‘i bilan birga skrinshot berish yoki yozma ko‘rsatmada agent tahlil qilishi so‘ralgan sahnani video orqali taqdim etish mumkin. Natija yaratilgan tasvir, video yoki nutq emas, balki izoh, kod, tuzilmali yozuv yoki vosita chaqiruvi ko‘rsatmasidir.
Alibaba’ning fikrlash qo‘llanmasida iyundagi ushbu nusxa gibrid sifatida aniq ko‘rsatilgan: ishlab chiqaruvchining ish jarayonida fikrlash sukut bo‘yicha yoqilgan, to‘g‘ridan-to‘g‘ri javob olish uchun esa uni o‘chirish mumkin. Fikrlash rejimi javobdan oldin mulohaza yaratadi va qo‘shimcha mulohaza vaqtini talab qiladi. Qo‘llanma mulohaza mazmunini yakuniy javobdan ajratadi va aynan shu model uchun taqdim etilgan oldingi mulohazalarni navbatlar orasida saqlashni qo‘llab-quvvatlaydi. Saqlangan mulohaza keyingi kirishning bir qismiga aylanadi, shuning uchun davom etuvchi topshiriqda unga suhbat va manba materiallari bilan birga joy ajratish zarur.
Function Calling ilova savol va mavjud vositalarning ta’riflarini beradigan topshiriqni qo‘llab-quvvatlaydi. Model tanlangan funksiya va uning argumentlarini qaytaradi; ilova shu funksiyani bajaradi, vosita natijasini suhbatga qo‘shadi va modeldan davom etishni so‘raydi. Kod yordamchisi uchun repozitoriyni o‘qish yoki tekshirish vositasini aniq ta’riflang va tugallangan o‘zgarish hamda uni asoslovchi natijani so‘rang. Vosita tavsifi uning bajarilishi bilan bir xil emas: kirishni ta’minlash va amalni bajarish atrofdagi ilova zimmasidadir.
Iyundagi nusxada Structured Outputs, Web Search, Prefix Completion va Context Caching ham ko‘rsatilgan. Ular ishlab chiqaruvchi ish jarayonida belgilangan natija yozuvlari, qidiruv yordamidagi ish, berilgan boshlanishni davom ettirish va umumiy kirish prefiksidan qayta foydalanishni qo‘llab-quvvatlaydi. Takroriy tahlilda doimiy hujjat yoki topshiriq ko‘rsatmalarini boshiga, o‘zgaruvchi savolni esa ulardan keyin qo‘ying. Keshdan qayta foydalanish o‘sha jarayon shartlariga bog‘liq; model keshlashni qo‘llashi muayyan so‘rov keshga tushganini tasdiqlamaydi. Ushbu nashrda paketli inferens va qo‘shimcha o‘qitish qo‘llab-quvvatlanmaydi deb belgilangan.
Iyundagi aniq jadval kontekst oynasini 1,000,000 token deb beradi. Maksimal kirish oddiy profilda 991,808 token, fikrlash rejimida 983,616 token; maksimal chiqish ikkala profilda ham 131,072 token. Bular kontekst, kirish va chiqishning alohida chegaralaridir. Katta manba materiali, suhbat tarixi va vizual mazmun baribir tegishli kirish chegarasiga sig‘ishi kerak; chiqishning yuqori chegarasi javob shuncha joyni egallashi kerakligini anglatmaydi.
Amaliy interfeys topshirig‘i uchun skrinshot, tegishli manba parchalari, kutilgan xatti-harakat va aniq topshiriladigan natijani bering. Namunaviy topshiriq: “Ushbu ekran va ilova qilingan komponent matnidan foydalanib, nima uchun forma yorliqlari ish jarayoniga mos kelmasligini tushuntiring. Aniq kod o‘zgarishini taklif qiling va bunga asos bo‘lgan ko‘rinadigan elementlarni sanang.” Hujjat yoki unumdorlik topshirig‘ida manba bo‘limlari, kerakli yakuniy yozuv va nimani kiritishni belgilovchi mezonlarni bering. Alohida tasvirlarni raqamlang va ularning aloqasini tushuntiring, shunda matnli natija dalillarga qayta murojaat qila oladi.
Video tahlilida kerakli hodisa yoki ketma-ketlikni belgilang, ixcham tavsif so‘rang va natija muayyan lahzani ko‘rsatishi kerak bo‘lsa, tayyorlangan kirishda vaqt belgilarini saqlang. Alibaba’ning fayl ish jarayonida URL orqali berilgan tasvir 20 MB gacha; URL videosi 2 GB gacha hamda 2 soniyadan 2 soatgacha bo‘lishi mumkin. Base64 videosi kodlangandan keyin 10 MB dan kichik bo‘lishi kerak. Fayl chegaralarini token budjetidan alohida hisoblang. Audio zarur bo‘lsa, matnli transkript bering; ushbu nusxaning kirish jadvalida audio yo‘q. Uzoqroq agent topshirig‘ida yakuniy artefaktni, ruxsat etilgan vositalarni va qaysi natija yakunlanish deb hisoblanishini belgilang. Bunday tayyorgarlik modelni cheksiz oraliq takliflar ketma-ketligi o‘rniga tekshirish mumkin bo‘lgan matnli natijaga yo‘naltiradi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Maydon | Tur | Talab | Qiymatlar va cheklovlar | Standart |
|---|---|---|---|---|
Maydonmodel | Turstring | TalabMajburiy | Qiymatlar va cheklovlar qwen3.7-max-2026-06-08 | 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 $0.0036 / 1K token Chiqish · Chiqish tokenlari $0.0106 / 1K token Kirish · Keshdan o‘qish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish $0 / 1K token Kirish · Keshga yozish, 1 soat — / 1K token |
Ailoot so‘rovdan oldin taxminiy summani band qiladi. Natijadan keyin o‘lchangan sarf asosidagi yakuniy to‘lovni yechadi. Oqimli javob bo‘yicha yakuniy hisob-kitob yakuniy sarf yozuviga asoslanadi. Summani band qilish va to‘lovni hisoblash tartibi →
{\n "model": "qwen3.7-max-2026-06-08",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3.7-max-2026-06-08', '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': 'qwen3.7-max-2026-06-08', '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 qwen3.7-max-2026-06-08
Yuqorida ko‘rsatilgan usul yo‘llaridan foydalaning.
Ingliz tilidagi texnik misol
Prepare an office task handover\n\nPrepare a handover from these work records. [Draft] Budget note completed. [Review] Manager requested a supplier quote before approval. [Quote] Supplier sent prices but omitted shipping. [Schedule] Meeting is Friday. List completed artifacts, the unresolved approval dependency and a focused next request. Preserve the record labels and avoid claiming the budget is approved.A source-labelled handover with completed work, the shipping-cost dependency and a proposed supplier question.Verify that a finished draft and received quote are not treated as approval or a complete total cost.