Qwen-Max (2025-01-25) là phiên bản văn bản cố định ngày 25 tháng 1, được nhà sản xuất xác định là tương đương về chức năng với đặc tả Qwen-Max của hãng. Qwen-Max thuộc họ Qwen của Alibaba và xử lý nhiều ngôn ngữ đầu vào, trong đó có tiếng Trung và tiếng Anh. Các tác vụ ngôn ngữ được mô tả gồm tạo mã, suy luận logic, viết sáng tạo, định dạng JSON và hội thoại theo vai.
Cung cấp cho mô hình các điều kiện, bằng chứng và tiêu chí ra quyết định cần thiết cho tác vụ. Khi rà soát yêu cầu, có thể đề nghị nêu những điểm thống nhất, mâu thuẫn và câu hỏi còn bỏ ngỏ. Khi so sánh, hãy chỉ định các tiêu chí quan trọng và yêu cầu giải thích cách từng phương án đáp ứng chúng. Tách các nhận định trong nguồn khỏi giả định để có thể đối chiếu câu trả lời với tài liệu đã cung cấp.
Với yêu cầu lập trình, hãy cung cấp ngôn ngữ, mã nguồn liên quan và hành vi mong đợi. Yêu cầu một phương án triển khai cùng phần giải thích về logic chịu ảnh hưởng. Lưu và chạy mã được tạo trong môi trường phát triển để xác minh thay đổi. Với yêu cầu viết, hãy xác định đối tượng đọc, mục đích và các thông tin bắt buộc, rồi yêu cầu một đoạn hoàn chỉnh cùng ghi chú ngắn về những thay đổi.
Để nhận câu trả lời dạng JSON, hãy định nghĩa tên trường, kiểu dữ liệu và cách xử lý giá trị bị thiếu. Kiểm tra cả cấu trúc trả về lẫn nội dung trước khi dùng trong ứng dụng. Trong hội thoại theo vai, hãy cung cấp mô tả ngắn về nhân vật hoặc vai trò và thông tin mà câu trả lời cần giữ lại.
Các cấu hình triển khai theo khu vực của nhà sản xuất khác nhau về hỗ trợ gọi hàm và tìm kiếm trên web. Đầu ra có cấu trúc và hoàn thành phần tiếp nối từ tiền tố đều được liệt kê trong cả hai cấu hình trên trang mô hình. Ứng dụng có khả năng gọi hàm sẽ định nghĩa hành động, thực hiện lời gọi đã chọn và trả lại kết quả; các bước này thuộc về phần tích hợp bên ngoài.
Đặc tả Qwen-Max tương đương của nhà sản xuất nêu 32.768 token ngữ cảnh, tối đa 30.720 token đầu vào và 8.192 token đầu ra. Đặc tả được công bố riêng cho mô hình được cung cấp dưới dạng dịch vụ với mã định danh có ngày này nêu 131.072 token ngữ cảnh. Đây là các đặc tả mô hình khác nhau, vì vậy hãy chuẩn bị yêu cầu theo những giới hạn mà giao diện sử dụng thực tế cung cấp. Khi so sánh câu trả lời, hãy giữ mã định danh có ngày chính xác cùng với câu lệnh và kết quả.
", "aboutText": "Qwen-Max (2025-01-25) là phiên bản văn bản cố định ngày 25 tháng 1, được nhà sản xuất xác định là tương đương về chức năng với đặc tả Qwen-Max của hãng. Qwen-Max thuộc họ Qwen của Alibaba và xử lý nhiều ngôn ngữ đầu vào, trong đó có tiếng Trung và tiếng Anh. Các tác vụ ngôn ngữ được mô tả gồm tạo mã, suy luận logic, viết sáng tạo, định dạng JSON và hội thoại theo vai.\n\n### Phân tích một câu hỏi đã được xác định rõ\n\nCung cấp cho mô hình các điều kiện, bằng chứng và tiêu chí ra quyết định cần thiết cho tác vụ. Khi rà soát yêu cầu, có thể đề nghị nêu những điểm thống nhất, mâu thuẫn và câu hỏi còn bỏ ngỏ. Khi so sánh, hãy chỉ định các tiêu chí quan trọng và yêu cầu giải thích cách từng phương án đáp ứng chúng. Tách các nhận định trong nguồn khỏi giả định để có thể đối chiếu câu trả lời với tài liệu đã cung cấp.\n\n### Chuẩn bị mã hoặc nội dung viết\n\nVới yêu cầu lập trình, hãy cung cấp ngôn ngữ, mã nguồn liên quan và hành vi mong đợi. Yêu cầu một phương án triển khai cùng phần giải thích về logic chịu ảnh hưởng. Lưu và chạy mã được tạo trong môi trường phát triển để xác minh thay đổi. Với yêu cầu viết, hãy xác định đối tượng đọc, mục đích và các thông tin bắt buộc, rồi yêu cầu một đoạn hoàn chỉnh cùng ghi chú ngắn về những thay đổi.\n\nĐể nhận câu trả lời dạng JSON, hãy định nghĩa tên trường, kiểu dữ liệu và cách xử lý giá trị bị thiếu. Kiểm tra cả cấu trúc trả về lẫn nội dung trước khi dùng trong ứng dụng. Trong hội thoại theo vai, hãy cung cấp mô tả ngắn về nhân vật hoặc vai trò và thông tin mà câu trả lời cần giữ lại.\n\n### Sử dụng các tùy chọn điều khiển do phần tích hợp cung cấp\n\nCác cấu hình triển khai theo khu vực của nhà sản xuất khác nhau về hỗ trợ gọi hàm và tìm kiếm trên web. Đầu ra có cấu trúc và hoàn thành phần tiếp nối từ tiền tố đều được liệt kê trong cả hai cấu hình trên trang mô hình. Ứng dụng có khả năng gọi hàm sẽ định nghĩa hành động, thực hiện lời gọi đã chọn và trả lại kết quả; các bước này thuộc về phần tích hợp bên ngoài.\n\n### Điều chỉnh ngữ cảnh theo đặc tả đã chọn\n\nĐặc tả Qwen-Max tương đương của nhà sản xuất nêu 32.768 token ngữ cảnh, tối đa 30.720 token đầu vào và 8.192 token đầu ra. Đặc tả được công bố riêng cho mô hình được cung cấp dưới dạng dịch vụ với mã định danh có ngày này nêu 131.072 token ngữ cảnh. Đây là các đặc tả mô hình khác nhau, vì vậy hãy chuẩn bị yêu cầu theo những giới hạn mà giao diện sử dụng thực tế cung cấp. Khi so sánh câu trả lời, hãy giữ mã định danh có ngày chính xác cùng với câu lệnh và kết quả.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Write a brief museum role-play\n\nWrite a three-turn dialogue: Visitor, Guide, Visitor. The guide speaks patiently to an eight-year-old. Exhibit facts: this model locomotive uses steam; water is heated in a boiler; the wheels are driven through rods. The visitor first asks why it needs water, the guide explains simply and the visitor asks one related follow-up. Use only the exhibit facts.Exactly three labelled dialogue turns, with a child-friendly guide explanation and one relevant visitor follow-up.Check the turn order and confirm the guide adds no invented exhibit history or operating specification.qwen-max-2025-01-25Qwen-Max (2025-01-25) là phiên bản cố định theo ngày của mô hình văn bản Qwen cho các tác vụ ngôn ngữ, suy luận, lập trình và viết. Nhà sản xuất xác định nó tương đương về chức năng với đặc tả Qwen-Max; ngữ cảnh và các tùy chọn điều khiển phụ thuộc vào cấu hình triển khai.
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.
Qwen-Max (2025-01-25) là phiên bản văn bản cố định ngày 25 tháng 1, được nhà sản xuất xác định là tương đương về chức năng với đặc tả Qwen-Max của hãng. Qwen-Max thuộc họ Qwen của Alibaba và xử lý nhiều ngôn ngữ đầu vào, trong đó có tiếng Trung và tiếng Anh. Các tác vụ ngôn ngữ được mô tả gồm tạo mã, suy luận logic, viết sáng tạo, định dạng JSON và hội thoại theo vai.
Cung cấp cho mô hình các điều kiện, bằng chứng và tiêu chí ra quyết định cần thiết cho tác vụ. Khi rà soát yêu cầu, có thể đề nghị nêu những điểm thống nhất, mâu thuẫn và câu hỏi còn bỏ ngỏ. Khi so sánh, hãy chỉ định các tiêu chí quan trọng và yêu cầu giải thích cách từng phương án đáp ứng chúng. Tách các nhận định trong nguồn khỏi giả định để có thể đối chiếu câu trả lời với tài liệu đã cung cấp.
Với yêu cầu lập trình, hãy cung cấp ngôn ngữ, mã nguồn liên quan và hành vi mong đợi. Yêu cầu một phương án triển khai cùng phần giải thích về logic chịu ảnh hưởng. Lưu và chạy mã được tạo trong môi trường phát triển để xác minh thay đổi. Với yêu cầu viết, hãy xác định đối tượng đọc, mục đích và các thông tin bắt buộc, rồi yêu cầu một đoạn hoàn chỉnh cùng ghi chú ngắn về những thay đổi.
Để nhận câu trả lời dạng JSON, hãy định nghĩa tên trường, kiểu dữ liệu và cách xử lý giá trị bị thiếu. Kiểm tra cả cấu trúc trả về lẫn nội dung trước khi dùng trong ứng dụng. Trong hội thoại theo vai, hãy cung cấp mô tả ngắn về nhân vật hoặc vai trò và thông tin mà câu trả lời cần giữ lại.
Các cấu hình triển khai theo khu vực của nhà sản xuất khác nhau về hỗ trợ gọi hàm và tìm kiếm trên web. Đầu ra có cấu trúc và hoàn thành phần tiếp nối từ tiền tố đều được liệt kê trong cả hai cấu hình trên trang mô hình. Ứng dụng có khả năng gọi hàm sẽ định nghĩa hành động, thực hiện lời gọi đã chọn và trả lại kết quả; các bước này thuộc về phần tích hợp bên ngoài.
Đặc tả Qwen-Max tương đương của nhà sản xuất nêu 32.768 token ngữ cảnh, tối đa 30.720 token đầu vào và 8.192 token đầu ra. Đặc tả được công bố riêng cho mô hình được cung cấp dưới dạng dịch vụ với mã định danh có ngày này nêu 131.072 token ngữ cảnh. Đây là các đặc tả mô hình khác nhau, vì vậy hãy chuẩn bị yêu cầu theo những giới hạn mà giao diện sử dụng thực tế cung cấp. Khi so sánh câu trả lời, hãy giữ mã định danh có ngày chính xác cùng với câu lệnh và kết quả.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen-max-2025-01-25 | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Số mục tối thiểu: 1 | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | 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— |
Trườngmessages[].content | Loạistring|content_part[]|null | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_calls | Loạitool_call[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].tool_call_id | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: role=tool; dùng ID thực tế được trả về | Mặc định— |
Trườngmessages[].name | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].reasoning_content | Loạistring | 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— |
Trườngmessages[].reasoning_details | Loạiobject|array | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmax_completion_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tối thiểu: 1 Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Trườngstream_options.include_usage | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtemperature | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtop_p | Loạinumber | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngstop | Loạistring|string[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools | Loạifunction_tool[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].type | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn function Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngtools[].function.name | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn Áp dụng khi: Có cung cấp công cụ hàm | Mặc định— |
Trườngtools[].function.description | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtools[].function.parameters | LoạiJSON_schema | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngtool_choice | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngparallel_tool_calls | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngresponse_format | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning_effort | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngreasoning | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngservice_tier | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườnginstructions | Loạistring | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Trường tương thích | Mặc định— |
Trườngfunctions | Loạifunction[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngfunction_call | Loạistring|object | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngprompt_cache_options | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Tùy thuộc vào mô hình | Mặc định— |
Trườngmodalities | Loạistring[] | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn text | Mặc định— |
Trườngprovider | Loạiobject | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn Điều kiện: provider.options bị từ chối trên tuyến văn bản Ultra này | Mặc định— |
Trườngcache_control.ttl | Loạistring | 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— |
Văn bản · Văn bản UTF8
messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốmessages | Hợp đồngMảng thông điệp có cấu trúc role/content |
Tham sốfile_material | Hợp đồngTài liệu UTF-8 thực tế được chèn nguyên dạng văn bản; không suy ra ID tệp |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Tham sốcontrol_scope | Hợp đồngTùy từng mô hình; công cụ hàm của người dùng khác với công cụ do dịch vụ cung cấp |
Tham sốoutput_modalities | Hợp đồngtext |
Tham sốhosted_operations | Hợp đồngfalse |
Tham sốmultimodal_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.
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.000686 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.002744 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen-max-2025-01-25", "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='qwen-max-2025-01-25',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='qwen-max-2025-01-25',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 hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngchoices[].index | Loạiinteger |
Trườngchoices[].message.content | Loạistring|null |
Trườngchoices[].message.tool_calls | Loạitool_call[] |
Trườngchoices[].message.reasoning_content | Loạistring |
Trườngchoices[].message.reasoning_details | Loạiobject|array |
Trườngchoices[].finish_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen-max-2025-01-25
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
qwen-max-2025-01-25Qwen-Max (2025-01-25) là phiên bản cố định theo ngày của mô hình văn bản Qwen cho các tác vụ ngôn ngữ, suy luận, lập trình và viết. Nhà sản xuất xác định nó tương đương về chức năng với đặc tả Qwen-Max; ngữ cảnh và các tùy chọn điều khiển phụ thuộc vào cấu hình triển khai.
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.
Qwen-Max (2025-01-25) là phiên bản văn bản cố định ngày 25 tháng 1, được nhà sản xuất xác định là tương đương về chức năng với đặc tả Qwen-Max của hãng. Qwen-Max thuộc họ Qwen của Alibaba và xử lý nhiều ngôn ngữ đầu vào, trong đó có tiếng Trung và tiếng Anh. Các tác vụ ngôn ngữ được mô tả gồm tạo mã, suy luận logic, viết sáng tạo, định dạng JSON và hội thoại theo vai.
Cung cấp cho mô hình các điều kiện, bằng chứng và tiêu chí ra quyết định cần thiết cho tác vụ. Khi rà soát yêu cầu, có thể đề nghị nêu những điểm thống nhất, mâu thuẫn và câu hỏi còn bỏ ngỏ. Khi so sánh, hãy chỉ định các tiêu chí quan trọng và yêu cầu giải thích cách từng phương án đáp ứng chúng. Tách các nhận định trong nguồn khỏi giả định để có thể đối chiếu câu trả lời với tài liệu đã cung cấp.
Với yêu cầu lập trình, hãy cung cấp ngôn ngữ, mã nguồn liên quan và hành vi mong đợi. Yêu cầu một phương án triển khai cùng phần giải thích về logic chịu ảnh hưởng. Lưu và chạy mã được tạo trong môi trường phát triển để xác minh thay đổi. Với yêu cầu viết, hãy xác định đối tượng đọc, mục đích và các thông tin bắt buộc, rồi yêu cầu một đoạn hoàn chỉnh cùng ghi chú ngắn về những thay đổi.
Để nhận câu trả lời dạng JSON, hãy định nghĩa tên trường, kiểu dữ liệu và cách xử lý giá trị bị thiếu. Kiểm tra cả cấu trúc trả về lẫn nội dung trước khi dùng trong ứng dụng. Trong hội thoại theo vai, hãy cung cấp mô tả ngắn về nhân vật hoặc vai trò và thông tin mà câu trả lời cần giữ lại.
Các cấu hình triển khai theo khu vực của nhà sản xuất khác nhau về hỗ trợ gọi hàm và tìm kiếm trên web. Đầu ra có cấu trúc và hoàn thành phần tiếp nối từ tiền tố đều được liệt kê trong cả hai cấu hình trên trang mô hình. Ứng dụng có khả năng gọi hàm sẽ định nghĩa hành động, thực hiện lời gọi đã chọn và trả lại kết quả; các bước này thuộc về phần tích hợp bên ngoài.
Đặc tả Qwen-Max tương đương của nhà sản xuất nêu 32.768 token ngữ cảnh, tối đa 30.720 token đầu vào và 8.192 token đầu ra. Đặc tả được công bố riêng cho mô hình được cung cấp dưới dạng dịch vụ với mã định danh có ngày này nêu 131.072 token ngữ cảnh. Đây là các đặc tả mô hình khác nhau, vì vậy hãy chuẩn bị yêu cầu theo những giới hạn mà giao diện sử dụng thực tế cung cấp. Khi so sánh câu trả lời, hãy giữ mã định danh có ngày chính xác cùng với câu lệnh và kết quả.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen-max-2025-01-25 | Mặc định— |
Trườngmessages | Loạimessage[] | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmessages[].role | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn user, assistant | Mặc định— |
Trườngmessages[].content | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngmax_tokens | Loạiinteger | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc định— |
Trườngstream | Loạiboolean | Yêu cầuKhông bắt buộc | Giá trị & giới hạn | Mặc địnhfalse |
Văn bản · Văn bản UTF-8
Chuỗi messages[].content
| Tham số | Hợp đồng |
|---|---|
Tham sốcontent_type | Hợp đồngapplication/json |
Tham sốrequired | Hợp đồngmodel, messages, max_tokens |
Tham sốoptional_controls | Hợp đồngstream |
Tham sốmaterial_types | Hợp đồngtext |
Tham sốtext_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
Thông tin biểu giá không bổ sung tùy chọn yêu cầu. Các tham số được hỗ trợ nằm trong phương thức đã chọn.
| Cấu hình | Biểu mức phí | Phí |
|---|---|---|
| Cấu hìnhGiá cơ sở cho token | Biểu mức phíMức phí cơ bản | Phí Đầu vào · Token đầu vào $0.000686 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.002744 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "qwen-max-2025-01-25",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen-max-2025-01-25', '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': 'qwen-max-2025-01-25', '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 hoặc SSE
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.
Giữ ID và header của yêu cầu, phản hồi. Không cung cấp URL chung để truy xuất tác vụ văn bản.
| Trường | Loại |
|---|---|
Trườngid | Loạistring |
Trườngmodel | Loạistring |
Trườngcontent[] | Loạitext|thinking|tool_use|other content block |
Trườngstop_reason | Loạistring|null |
Trườngusage | Loạiobject |
| 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. |
Ailoot Ultra qwen-max-2025-01-25
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Write a brief museum role-play\n\nWrite a three-turn dialogue: Visitor, Guide, Visitor. The guide speaks patiently to an eight-year-old. Exhibit facts: this model locomotive uses steam; water is heated in a boiler; the wheels are driven through rods. The visitor first asks why it needs water, the guide explains simply and the visitor asks one related follow-up. Use only the exhibit facts.Exactly three labelled dialogue turns, with a child-friendly guide explanation and one relevant visitor follow-up.Check the turn order and confirm the guide adds no invented exhibit history or operating specification.