Source: https://ailoot.ai/models/vi/qvq-max-2025-05-15/ Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/qvq-max-2025-05-15/ Language: vi # QvQ-Max-2025-05-15 [Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/qvq-max-2025-05-15/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/qvq-max-2025-05-15/facts.json) ## [QvQ-Max-2025-05-15](https://ailoot.ai/models/vi/qvq-max-2025-05-15/) QVQ-Max — 2025-05-15 giữ một định danh mang ngày riêng trong dòng suy luận thị giác của Qwen. Dùng cách tiếp cận của họ mô hình được tài liệu hóa cho những câu hỏi liên kết hình ảnh, sơ đồ hoặc quan sát video với lời giải thích, phép tính hoặc kết luận bằng văn bản. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qvq-max-2025-05-15`](https://ailoot.ai/models/vi/qvq-max-2025-05-15/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qvq-max-2025-05-15`](https://ailoot.ai/models/vi/qvq-max-2025-05-15/#method-1) Về mô hình Mô tả này trình bày khả năng của mô hình. Đầu vào, đầu ra và tùy chọn có trên Ailoot được liệt kê bên dưới cho phương thức đã chọn. QVQ-Max — 2025-05-15 là một mục mang ngày trong dòng suy luận thị giác QVQ-Max. Nhà sản xuất mô tả họ này là sự kết hợp đầu vào trực quan với suy luận và câu trả lời văn bản. Các hướng nhiệm vụ bao gồm toán học, lập trình, phân tích trực quan, sáng tạo tư liệu và giải quyết vấn đề tổng quát. Mục đích là giải thích hoặc giải một câu hỏi về bằng chứng trực quan được cung cấp, thay vì tạo hình ảnh hay video mới. Các quy trình QVQ được tài liệu hóa kết hợp câu hỏi viết với hình ảnh hoặc video và trả về văn bản. Với hình minh họa toán học, cung cấp toàn bộ điều kiện, nhãn dễ đọc và đại lượng cần tìm. Với biểu đồ, xác định các trục, đơn vị đo và phép so sánh cần thực hiện. Yêu cầu mô hình tách dữ liệu nhìn thấy khỏi giả định trước khi kết luận. Kết quả có thể là lời giải có trình bày bước làm, so sánh các quan sát hoặc giải thích cách những chi tiết cụ thể hỗ trợ câu trả lời. Nhà sản xuất mô tả QVQ là sự kết hợp đầu vào trực quan với suy luận và câu trả lời văn bản. Quy trình dịch vụ sử dụng truyền theo luồng. Trong ứng dụng, giữ suy luận trung gian phân biệt được với câu trả lời hoàn chỉnh và ghép các mảnh trả về trước khi dùng kết quả làm tài liệu hoặc chỉ dẫn. Luồng chưa hoàn tất của mô hình suy luận không phải cùng một sản phẩm đầu ra với kết luận cuối cùng của nó. Chuẩn bị một nhiệm vụ có liên kết xuyên suốt. Với sơ đồ quy trình, xác định điều kiện bắt đầu, các điểm quyết định và kết quả cần giải thích. Với nhiều ảnh liên quan, gắn nhãn từng nguồn và nêu thứ tự hoặc mối quan hệ giữa chúng. Một yêu cầu hữu ích có thể so sánh hai cấu hình được minh họa, liệt kê những thay đổi nhìn thấy và giải thích thay đổi nào ảnh hưởng đến yêu cầu đã nêu. Giữ nhãn gốc để mỗi quan sát có thể được đối chiếu với đúng ảnh, và yêu cầu làm rõ khi không đọc được một ký hiệu hoặc chú thích. Với câu hỏi video, xác định sự kiện và phần clip cần xem xét. Yêu cầu trình tự các hành động quan sát được hoặc bằng chứng trực quan hỗ trợ một cách diễn giải cụ thể. Đầu vào video được tài liệu hóa của họ mô hình dùng để hiểu, không để tạo clip đã chỉnh sửa. Nếu nhiệm vụ phụ thuộc vào một khung hình có chữ nhỏ, cung cấp ảnh tĩnh dễ đọc cùng câu hỏi. Đầu ra mong đợi cần nêu các đối tượng hoặc giai đoạn liên quan và giải thích kết luận bằng văn bản, thay vì giả định rằng một mô tả chứng minh được ý định của ai đó. Tài liệu tham chiếu trò chuyện nêu rằng thông điệp hệ thống không có tác dụng với các mô hình QVQ. Đặt nhiệm vụ, chỉ dẫn vai trò và định dạng mong muốn trong thông điệp người dùng. Tài liệu cũng khuyên giữ nguyên các mặc định lấy mẫu QVQ. Xác định câu trả lời cuối cùng có thể kiểm tra, chẳng hạn các quan sát rồi đến kết luận, hoặc bảng liên kết từng nhận định với một đặc điểm nhìn thấy. Bảng hay cách bố trí giống JSON được yêu cầu cần được ứng dụng kiểm tra; nó không tương đương khả năng đầu ra bị ràng buộc được quảng bá. Lưu định danh mang ngày cùng tư liệu nguồn và các thiết lập xử lý cần thiết để lặp lại nhiệm vụ. Các bản chụp QVQ-Max khác và bí danh họ mô hình thay đổi theo thời gian vẫn là những tên riêng. Với nguồn lớn, chọn các trang hoặc khung hình liên quan, giữ mối quan hệ giữa chúng và chừa chỗ cho câu trả lời. Biểu diễn phương tiện, chỉ dẫn nhiệm vụ và lịch sử hội thoại đều ảnh hưởng đến yêu cầu. Việc chuẩn bị cần theo thông số của phiên bản và giao diện đã chọn thay vì mượn thiết lập số từ một mô hình thị giác không liên quan. Một kết quả phân tích thực tiễn chứa những dữ kiện nhìn thấy đã dùng, phần giải thích và câu trả lời cuối cùng, đồng thời chỉ ra các chi tiết thiếu hoặc không chắc chắn. Đối chiếu phép tính với số và đơn vị đã nêu; đối chiếu so sánh trực quan với cả hai ảnh gốc; đối chiếu cách diễn giải video với các khung hình liên quan. Văn bản suy luận của QVQ-Max tự nó không thực thi công cụ bên ngoài, áp dụng thay đổi chương trình hay chứng minh rằng thông tin ngoài các nguồn được cung cấp đã được tìm kiếm. Dùng mô hình cho phân tích trực quan được tài liệu hóa và giữ bằng chứng riêng cho mọi hành động tiếp theo. Tác vụ thực tế ### Tác vụ thực tế Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh ``` Reason from transcribed chart values Use this text transcription of a chart, not an image: "Axis: liters per hour. Pump A: 18 at setting 1, 24 at setting 2. Pump B: 20 at setting 1, 21 at setting 2." Compare the increases and identify which pump gains more. Show the arithmetic, preserve units and avoid inferring power use. ``` #### Kết quả mong đợi ``` A small comparison table, two increase calculations and a conclusion restricted to flow rate. ``` #### Kiểm tra kết quả ``` Check that increases are computed within each pump and no energy-efficiency claim is added. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qvq-max-2025-05-15` [`qvq-max-2025-05-15`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qvq-max-2025-05-15&route=Ultra&caller=qvq-max-2025-05-15&fmt=chat) Alibaba /`qvq-max-2025-05-15` ### Bắt đầu QVQ-Max — 2025-05-15 giữ một định danh mang ngày riêng trong dòng suy luận thị giác của Qwen. Dùng cách tiếp cận của họ mô hình được tài liệu hóa cho những câu hỏi liên kết hình ảnh, sơ đồ hoặc quan sát video với lời giải thích, phép tính hoặc kết luận bằng văn bản. Đầu vào được chấp nhận Văn bản Kết quả Văn bản ### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Đầu vào `text` Đầu ra `text` Định dạng đầu ra json hoặc SSE | Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định | | --- | --- | --- | --- | --- | | Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qvq-max-2025-05-15 | Mặc định— | | Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— | | Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Ví dụ: system, user, assistant, tool, function Điều kiện: Các vai trò này được biểu diễn rõ trong các kiểu tương thích của mã nguồn; tập vai trò chính xác vẫn tùy từng mô hình. Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`messages[].content` | Loại`string\|content_part[]\|null` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`messages[].tool_calls` | Loại`tool_call[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`messages[].tool_call_id` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— | | Trường`messages[].name` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`messages[].reasoning_content` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Gửi lại dữ liệu suy luận thực tế đã được trả về khi mô hình này sử dụng dữ liệu đó | Mặc định— | | Trường`messages[].reasoning_details` | Loại`object\|array` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`max_completion_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse | | Trường`stream_options.include_usage` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`temperature` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`top_p` | Loại`number` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`stop` | Loại`string\|string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`tools` | Loại`function_tool[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`tools[].type` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`tools[].function.name` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— | | Trường`tools[].function.description` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`tools[].function.parameters` | Loại`JSON_schema` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`tool_choice` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`parallel_tool_calls` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`response_format` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`reasoning_effort` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`reasoning` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`service_tier` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`instructions` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— | | Trường`functions` | Loại`function[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`function_call` | Loại`string\|object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`prompt_cache_options` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— | | Trường`modalities` | Loại`string[]` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— | | Trường`provider` | Loại`object` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— | | Trường`cache_control.ttl` | Loại`string` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: 1h bị từ chối tại các vị trí lưu đệm prompt thực tế | Mặc định— | Tổ hợp tư liệu đầu vào **Văn bản** · Văn bản UTF8 `messages[].content` Tham số phương thức và vòng đời | Tham số | Hợp đồng | | --- | --- | | Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json | | Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages | | Tham số`material_types` | Hợp đồngtext | | Tham số`messages` | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content | | Tham số`file_material` | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp | | Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Tham số`control_scope` | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp | | Tham số`output_modalities` | Hợp đồngtext | | Tham số`hosted_operations` | Hợp đồngfalse | | Tham số`multimodal_input_binding` | Hợp đồngnull | Vòng đời: `synchronous_or_streamed` Gửi ID mô hình chính xác cùng messages. Độ dài ngữ cảnh không phải giới hạn đầu ra. Tệp văn bản có thể cung cấp nguyên văn nội dung; đầu vào hình ảnh, âm thanh hoặc đối tượng tệp cần có liên kết chính xác. ### Bảng giá Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn. Chế độ nhanh Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh Chế độ Flex Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex Mức độ suy luận tối đa Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa #### Mức phí Ailoot #### Giá theo cấu hình | Cấu hình | Biểu mức phí | Phí | | --- | --- | --- | | Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0023** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.00916** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/) ### Ví dụ yêu cầu #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKLuồng Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qvq-max-2025-05-15", "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='qvq-max-2025-05-15',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='qvq-max-2025-05-15',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") ``` ### Nhận và lưu kết quả #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json hoặc SSE ##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về. Giữ mọi phương án trả lời cùng nội dung, lệnh gọi công cụ và dữ liệu suy luận của phương án đó. Với SSE, ghép các phần thay đổi theo chỉ số phương án và công cụ, giữ lý do kết thúc cuối cùng cùng dữ liệu sử dụng. ##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản. Trường phản hồi | Trường | Loại | | --- | --- | | Trường`choices[].index` | Loạiinteger | | Trường`choices[].message.content` | Loạistring\|null | | Trường`choices[].message.tool_calls` | Loạitool\_call\[\] | | Trường`choices[].message.reasoning_content` | Loạistring | | Trường`choices[].message.reasoning_details` | Loạiobject\|array | | Trường`choices[].finish_reason` | Loạistring\|null | | Trường`usage` | Loạiobject | Lỗi và bước tiếp theo | Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo | | --- | --- | --- | | Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. | ### Bí danh #### Bí danh mô hình **Ailoot Ultra** [`qvq-max-2025-05-15`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qvq-max-2025-05-15&route=Ultra&caller=qvq-max-2025-05-15&fmt=chat) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`qvq-max-2025-05-15`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qvq-max-2025-05-15&route=Ultra&caller=qvq-max-2025-05-15&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qvq-max-2025-05-15` [`qvq-max-2025-05-15`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qvq-max-2025-05-15&route=Ultra&caller=qvq-max-2025-05-15&fmt=messages) Alibaba /`qvq-max-2025-05-15` ### Bắt đầu QVQ-Max — 2025-05-15 giữ một định danh mang ngày riêng trong dòng suy luận thị giác của Qwen. Dùng cách tiếp cận của họ mô hình được tài liệu hóa cho những câu hỏi liên kết hình ảnh, sơ đồ hoặc quan sát video với lời giải thích, phép tính hoặc kết luận bằng văn bản. Đầu vào được chấp nhận Văn bản Kết quả json · sse ### Có trên Ailoot · đầu vào & phương thức **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Đầu vào `text` Đầu ra `json`, `sse` Định dạng đầu ra JSON hoặc SSE | Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định | | --- | --- | --- | --- | --- | | Trường`model` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qvq-max-2025-05-15 | Mặc định— | | Trường`messages` | Loại`message[]` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`messages[].role` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— | | Trường`messages[].content` | Loại`string` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`max_tokens` | Loại`integer` | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— | | Trường`stream` | Loại`boolean` | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse | Tổ hợp tư liệu đầu vào **Văn bản** · Văn bản UTF-8 `Chuỗi messages[].content` Tham số phương thức và vòng đời | Tham số | Hợp đồng | | --- | --- | | Tham số`content_type` | Hợp đồngapplication/json | | Tham số`required` | Hợp đồngmodel, messages, max\_tokens | | Tham số`optional_controls` | Hợp đồngstream | | Tham số`material_types` | Hợp đồngtext | | Tham số`text_file_material` | Hợp đồngĐọc tài liệu UTF-8 thực tế và đặt nội dung văn bản vào chuỗi đầu vào hoặc nội dung thông điệp được chỉ định. | Vòng đời: `synchronous_or_streamed` ### Bảng giá Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn. Chế độ nhanh Chưa chỉ định Khi chọn chế độ nhanh Chế độ Flex Chưa chỉ định Khi chọn chế độ flex Mức độ suy luận tối đa Chưa chỉ định Khi áp dụng mức điều chỉnh mặc định (default) cho mức độ suy luận tối đa #### Mức phí Ailoot #### Giá theo cấu hình | Cấu hình | Biểu mức phí | Phí | | --- | --- | --- | | Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào **$0.0023** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.00916** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/) ### Ví dụ yêu cầu #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ ```json { "model": "qvq-max-2025-05-15", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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': 'qvq-max-2025-05-15', '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': 'qvq-max-2025-05-15', '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)) ``` ### Nhận và lưu kết quả #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON hoặc SSE ##### Lưu tất cả kết quả đã hoàn tất Lưu mọi phản hồi hoàn chỉnh, tệp và phần nội dung được trả về. Giữ mọi khối nội dung, chữ ký suy nghĩ và ID sử dụng công cụ thực tế. Ghép tất cả các phần thay đổi của khối SSE; khối văn bản đầu tiên không phải toàn bộ đầu ra. ##### Nếu cần kiểm tra phản hồi gốc Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản. Trường phản hồi | Trường | Loại | | --- | --- | | Trường`id` | Loạistring | | Trường`model` | Loạistring | | Trường`content[]` | Loạitext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Trường`stop_reason` | Loạistring\|null | | Trường`usage` | Loạiobject | Lỗi và bước tiếp theo | Phản hồi | Điều kiện | Bước tiếp theo | | --- | --- | --- | | Phản hồi400 · `invalid_request_error` | Điều kiệnTrường bắt buộc, cách biểu diễn tài liệu hoặc giá trị tham số không hợp lệ | Bước tiếp theoSửa các trường được chỉ ra trước khi gửi yêu cầu tạo mới. | ### Bí danh #### Bí danh mô hình **Ailoot Ultra** [`qvq-max-2025-05-15`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qvq-max-2025-05-15&route=Ultra&caller=qvq-max-2025-05-15&fmt=messages) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`qvq-max-2025-05-15`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qvq-max-2025-05-15&route=Ultra&caller=qvq-max-2025-05-15&fmt=messages) FAQ · QvQ-Max-2025-05-15 Có những đầu vào và kết quả nào? `POST /v1/chat/completions` · `qvq-max-2025-05-15`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qvq-max-2025-05-15`: `text` → `json`, `sse` Yêu cầu sử dụng những trường nào? `POST /v1/chat/completions` · `qvq-max-2025-05-15`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qvq-max-2025-05-15`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Áp dụng những giới hạn nào? `POST /v1/chat/completions` · `qvq-max-2025-05-15`: `messages.min_items`: `1` Kết nối Ailoot với Claude Code, OpenCode, Hermes hoặc ứng dụng của bạn. ## Công ty và danh mục dự án của công ty Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng. ## Mua token với giá ưu đãi. Ưu đãi thuê bao cho nhu cầu thường xuyên. Mã khuyến mãi giảm đến 50% khi mua token. Thuê bao Chọn gói ưu đãi cho các yêu cầu thường xuyên của bạn. Mã giảm đến 50% Nhập mã khi mua. Giá được tính lại theo chương trình đang áp dụng. Chi phí trong lịch sử Mô hình, token và số tiền được lưu cho mỗi yêu cầu. [Chọn gói thuê bao](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/subscriptions/) · [Xem giá mô hình](https://ailoot.ai/models/vi/) ## Kết nối API vào sản phẩm bạn đang bán. SaaS, ứng dụng và bot — theo đề nghị giao kết chính thức và thỏa thuận cấp phép Ailoot. Muốn bán lại, hãy yêu cầu giấy phép bán lại. Ứng dụng thương mại Tích hợp tạo văn bản, ảnh, video và âm thanh vào các tính năng trả phí của dịch vụ. Giấy phép bán lại Gửi mô tả dự án và cách cung cấp quyền truy cập. Yêu cầu điều khoản sử dụng và bán lại bằng văn bản. Tài liệu trên website Đề nghị giao kết, thỏa thuận cấp phép và chính sách xử lý dữ liệu có sẵn trước khi kết nối. [Yêu cầu giấy phép bán lại](mailto:support@ailoot.ai) · [Đề nghị giao kết và thỏa thuận cấp phép](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=vi) ## Ailoot · Công ty và danh mục dự án của công ty Ailoot dựa trên kinh nghiệm vận hành tích lũy, cơ sở khách hàng lớn, dịch vụ ổn định và việc kiểm soát KPI liên tục. Công ty và danh mục dự án của công ty: hàng triệu khách hàng; doanh số hàng tỷ mỗi tháng. Ailoot áp dụng kinh nghiệm vận hành này để cung cấp quyền truy cập API vào các tính năng AI trong sản phẩm của khách hàng, tác tử, ứng dụng và quy trình tự động hóa.