Source: https://ailoot.ai/models/vi/qwen-omni-turbo/
Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/qwen-omni-turbo/
Language: vi

# Qwen-Omni-Turbo

[Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-omni-turbo/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-omni-turbo/facts.json)

## [Qwen-Omni-Turbo](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-omni-turbo/)

Qwen-Omni-Turbo kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video trong một tác vụ đa phương thức, đồng thời có thể truyền văn bản cùng câu trả lời bằng giọng nói theo luồng. Dùng mô hình để liên kết câu hỏi bằng lời nói với bằng chứng hình ảnh hoặc giải thích đoạn nghe nhìn, trong giới hạn 32.768 token ngữ cảnh và 2.048 token đầu ra của nhà sản xuất.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen-omni-turbo`](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-omni-turbo/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen-omni-turbo`](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-omni-turbo/#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.

Tổng quan: hiểu nội dung đa phương tiện và trả lời bằng giọng nói

Qwen-Omni-Turbo là mô hình hiểu và tạo nội dung đa phương thức của Qwen. Nó nhận văn bản, hình ảnh, lời nói và video, bao gồm các tổ hợp đầu vào này, rồi tạo văn bản hoặc văn bản kèm giọng nói tự nhiên. Nhà sản xuất mô tả khả năng truyền đồng thời văn bản và lời nói theo luồng, với bốn lựa chọn giọng hội thoại tự nhiên. Điều này phù hợp với tác vụ mà câu hỏi và bằng chứng đến dưới những dạng khác nhau, chẳng hạn câu hỏi bằng lời nói về một bức ảnh hoặc phần giải thích một cảnh nghe nhìn.

Tên chính xác và các phiên bản

Trang mô hình hiện tại của nhà sản xuất mô tả qwen-omni-turbo là tương đương về chức năng với phiên bản cố định qwen-omni-turbo-2025-03-26. Trang liệt kê riêng qwen-omni-turbo-latest là tên được cập nhật động và giữ phiên bản cố định trước đó qwen-omni-turbo-2025-01-19 tách biệt. Phiên bản tháng 3 được mô tả là cải thiện năng lực thị giác so với tháng 1. Đây là những mối quan hệ giữa các phiên bản do nhà sản xuất công bố, không phải bằng chứng rằng mọi tuyến ứng dụng có tên tương tự đều dùng cùng trọng số hoặc thiết lập. Hãy giữ tên phiên bản cố định có ngày khi tác vụ cần một phiên bản chính xác.

Tên Turbo không chỉ phiên bản thời gian thực riêng biệt, thế hệ Qwen-Omni mới hơn hoặc checkpoint mở Qwen2.5-Omni-7B. Quy tắc đầu vào, giọng nói và giao diện của chúng cần tài liệu riêng. Đặc biệt, không nên đưa bốn lựa chọn giọng được mô tả cho Omni-Turbo vào phần mô tả checkpoint mở có hai giọng.

Chuẩn bị một tác vụ đa phương tiện

Nêu rõ mô hình cần liên kết điều gì giữa các đầu vào. Với câu hỏi bằng lời nói về một sơ đồ, hãy cung cấp sơ đồ và câu hỏi cùng nhau, rồi yêu cầu giải thích thành phần nhìn thấy đang được bàn đến. Với video có lời nói, hãy chỉ định kết quả cần là tóm tắt những gì nhìn thấy, những gì được nói hay mối quan hệ giữa hai phần. Một đầu ra hữu ích có thể tách nhận xét từ hình ảnh khỏi nhận xét từ âm thanh trước khi đưa ra kết luận.

Để rà soát nội dung đa phương tiện, hãy cung cấp đoạn ngắn liên quan thay vì nhiều tư liệu không liên quan. Gắn nhãn các hình ảnh và giải thích vai trò của từng ảnh nếu có nhiều ảnh. Giữ lại âm thanh và thông tin thời gian quan trọng đối với câu hỏi. Yêu cầu một sản phẩm đầu ra cụ thể, chẳng hạn lời giải thích bằng giọng nói cho người nghe hoặc danh sách văn bản ngắn về chi tiết trong cảnh. Đây là những ví dụ ứng dụng được soạn dựa trên khả năng nhận đầu vào hỗn hợp đã được ghi trong tài liệu, không phải tuyên bố rằng một đoạn cụ thể đã được phân tích.

Đầu ra văn bản và lời nói

Mô tả mô hình của nhà sản xuất hỗ trợ câu trả lời văn bản và việc truyền đồng thời văn bản, lời nói theo luồng. Lời giải thích bằng giọng nói có thể phù hợp với trợ giúp hội thoại, còn văn bản dễ kiểm tra, tìm kiếm và so sánh với tài liệu nguồn hơn. Chế độ đầu ra được chọn và các tùy chọn điều khiển giọng phụ thuộc vào giao diện cung cấp mô hình. Truyền theo luồng nghĩa là gửi từng phần kế tiếp nhau; nó không đảm bảo thời gian phản hồi hay chứng minh có sẵn một giao thức hội thoại thời gian thực riêng.

Giới hạn ngữ cảnh và đầu ra

Đặc tả riêng nêu cửa sổ ngữ cảnh 32.768 token, độ dài đầu vào tối đa 30.720 token và độ dài đầu ra tối đa 2.048 token. Chuẩn bị tài liệu nguồn và câu trả lời mong muốn theo từng giới hạn riêng này. Đầu vào đa phương thức phải vừa với giới hạn dung lượng cho cách biểu diễn dữ liệu, không chỉ với số ký tự được gõ. Yêu cầu lời dẫn dài nên được thu hẹp thành phần giải thích ngắn vừa với dung lượng đầu ra cho phép.

Các giới hạn token này không xác định một thời lượng tính bằng phút hay số lượng ảnh dùng chung cho mọi trường hợp. Tiền xử lý nội dung và phiên bản được chọn ảnh hưởng đến lượng tài liệu có thể đưa vào. Trang mô hình không công bố kiến trúc checkpoint hoặc số tham số, vì vậy không nên dùng tên Turbo để tự đặt ra kích thước mô hình hay mượn kiến trúc của một mô hình Omni khác.

Công cụ và những giới hạn đáng kể

Bảng khả năng của đúng mô hình này không hỗ trợ gọi hàm, tìm kiếm web tích hợp hoặc đầu ra bắt buộc tuân thủ cấu trúc. Bảng liệt kê suy luận theo lô trong một số cấu hình của nhà sản xuất và bộ nhớ đệm ngữ cảnh trong một cấu hình khác. Yêu cầu một danh sách hoặc câu trả lời dạng JSON là yêu cầu về định dạng văn bản, không phải đảm bảo cưỡng chế tuân thủ lược đồ. Khả năng hiểu tác vụ hình ảnh hoặc lời nói cũng không tự cấp quyền truy cập thông tin hiện tại hay hệ thống bên ngoài.

Kiểm tra xem câu trả lời có phân biệt bằng chứng nhìn thấy, nội dung nghe được và phần diễn giải hay không. Những câu trích từ lời nói, nhãn nhỏ trong hình ảnh và mối quan hệ được suy ra cần được đối chiếu với tài liệu đã cung cấp. Với kết quả bằng giọng nói, hãy giữ văn bản đi kèm nếu có để người rà soát kiểm tra phần giải thích. Lợi ích thực tế là kết nối nhiều phương thức trong một câu trả lời, với đầu ra ngắn được điều chỉnh theo dung lượng của phiên bản đã ghi trong tài liệu.

Tác vụ thực tế

### Tác vụ thực tế

Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh

```
Reconcile written scene and speech notes

Compare these text notes from a training clip. [Visible note] The operator places a red tag on the empty bin. [Speech transcript] "Use a yellow tag when cleaning is due." Summarize the discrepancy and draft one clarification question for the trainer. Use only the supplied notes; do not claim to hear audio or view video.
```

#### Kết quả mong đợi

```
A concise discrepancy statement and one question, with visible-note and speech-transcript evidence kept separate.
```

#### Kiểm tra kết quả

```
Check that neither color is silently corrected and the response makes no claim of media access.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen-omni-turbo`

[`qwen-omni-turbo`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-omni-turbo&route=Ultra&caller=qwen-omni-turbo&fmt=chat)

Alibaba /`qwen-omni-turbo`

### Bắt đầu

Qwen-Omni-Turbo kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video trong một tác vụ đa phương thức, đồng thời có thể truyền văn bản cùng câu trả lời bằng giọng nói theo luồng. Dùng mô hình để liên kết câu hỏi bằng lời nói với bằng chứng hình ảnh hoặc giải thích đoạn nghe nhìn, trong giới hạn 32.768 token ngữ cảnh và 2.048 token đầu ra của nhà sản xuất.

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 qwen-omni-turbo | 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 **$0.0046** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0138** / 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": "qwen-omni-turbo", "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='qwen-omni-turbo',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='qwen-omni-turbo',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** [`qwen-omni-turbo`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-omni-turbo&route=Ultra&caller=qwen-omni-turbo&fmt=chat)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`qwen-omni-turbo`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-omni-turbo&route=Ultra&caller=qwen-omni-turbo&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen-omni-turbo`

[`qwen-omni-turbo`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-omni-turbo&route=Ultra&caller=qwen-omni-turbo&fmt=messages)

Alibaba /`qwen-omni-turbo`

### Bắt đầu

Qwen-Omni-Turbo kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video trong một tác vụ đa phương thức, đồng thời có thể truyền văn bản cùng câu trả lời bằng giọng nói theo luồng. Dùng mô hình để liên kết câu hỏi bằng lời nói với bằng chứng hình ảnh hoặc giải thích đoạn nghe nhìn, trong giới hạn 32.768 token ngữ cảnh và 2.048 token đầu ra của nhà sản xuất.

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 qwen-omni-turbo | 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 **$0.0046** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.0138** / 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": "qwen-omni-turbo",
  "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': 'qwen-omni-turbo', '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': 'qwen-omni-turbo', '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** [`qwen-omni-turbo`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-omni-turbo&route=Ultra&caller=qwen-omni-turbo&fmt=messages)

#### Bí danh đường dẫn phương thức

Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.

#### ID gọi liên quan

[`qwen-omni-turbo`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-omni-turbo&route=Ultra&caller=qwen-omni-turbo&fmt=messages)

FAQ · Qwen-Omni-Turbo

Có những đầu vào và kết quả nào?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen-omni-turbo`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen-omni-turbo`: `text` → `json`, `sse`

Yêu cầu sử dụng những trường nào?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen-omni-turbo`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen-omni-turbo`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

Áp dụng những giới hạn nào?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen-omni-turbo`: `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.
