Source: https://ailoot.ai/models/vi/qwen-turbo-2024-11-01/ Canonical: https://ailoot.ai/models/vi/qwen-turbo-2024-11-01/ Language: vi # Qwen-Turbo-2024-11-01 [Markdown](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-turbo-2024-11-01/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-turbo-2024-11-01/facts.json) ## [Qwen-Turbo-2024-11-01](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-turbo-2024-11-01/) Qwen Turbo 2024-11-01 của Alibaba là bản snapshot cố định của mô hình văn bản để trả lời câu hỏi về tài liệu được cung cấp, tóm tắt các tài liệu liên quan và đọc mã nguồn. Mô hình cũng hỗ trợ chế độ JSON Object của nhà phát triển để trích xuất thông tin thành kết quả có thể phân tích bằng phần mềm. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-turbo-2024-11-01/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/vi/qwen-turbo-2024-11-01/#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. Qwen Turbo 2024-11-01 là bản snapshot Qwen-Turbo cố định của Alibaba thuộc thế hệ Qwen2.5. Mô hình nhận chỉ dẫn bằng văn bản và ngữ cảnh văn bản, rồi tạo câu trả lời văn bản. Các nhiệm vụ hữu ích gồm câu hỏi về tài liệu được cung cấp, bản tóm tắt kết nối nhiều nguồn, giải thích một cơ sở mã và trích xuất thành JSON. Giữ tên mô hình có ngày cùng prompt khi so sánh kết quả giữa các phiên bản. #### Đọc tài liệu liên quan với một câu hỏi cụ thể Phần giới thiệu Qwen2.5-Turbo của Qwen minh họa việc đọc các văn bản tự sự dài và nhiều bài viết liên quan. Đầu ra hữu ích tùy thuộc câu hỏi: phần tổng quan có thể giải thích quan hệ giữa các tác phẩm, còn phần so sánh có trọng tâm có thể tách biệt cách tiếp cận và bằng chứng hỗ trợ của chúng. Cung cấp văn bản có nhãn rõ ràng và yêu cầu nêu những khác biệt quan trọng với người đọc. Một yêu cầu do bạn tự soạn có thể đề nghị nêu đề xuất chính của từng tài liệu, đoạn hỗ trợ đề xuất đó và những điểm bất đồng giữa các tài liệu. Yêu cầu câu trả lời bằng ngôn ngữ mà đối tượng đọc cần, đồng thời giữ trích dẫn gắn với nguồn của chúng. #### Hiểu kho mã thông qua văn bản của nó Nhà phát triển cũng minh họa việc đọc một kho mã được tập hợp vào một tệp văn bản, trước hết giải thích mục đích rồi tìm các lớp và đường dẫn tệp của chúng. Chuẩn bị mã với ranh giới tệp, tên và các định nghĩa xung quanh có liên quan được giữ nguyên. Yêu cầu sơ đồ của một thành phần trước khi đề nghị giải thích hẹp hơn về cách các phần của nó liên hệ với nhau. Lời giải thích hoặc danh sách vị trí thu được có thể hướng dẫn việc kiểm tra các tệp gốc; hãy đối chiếu những vị trí đó với mã được cung cấp. #### Cung cấp chỉ dẫn và tài liệu dưới dạng thông điệp Trong quy trình xử lý văn bản được nhà phát triển mô tả, thông điệp hệ thống xác lập vai trò và quy tắc của nhiệm vụ, thông điệp người dùng cung cấp câu hỏi và tài liệu, còn mô hình trả lời với vai trò trợ lý. Nêu rõ kết quả mong muốn: bản tóm tắt, bảng so sánh, lời giải thích ngắn hoặc các trường được trích xuất. Với nhiệm vụ tài liệu, phân biệt văn bản cần đọc với chỉ dẫn mô tả việc cần làm với văn bản đó. Đưa vào thuật ngữ, ngôn ngữ đầu ra và quy tắc xử lý thông tin mà nguồn không cung cấp. #### Tiếp tục hội thoại với lịch sử liên quan Quy trình Chat Completions của nhà phát triển không lưu trạng thái: việc tiếp tục thảo luận sử dụng lịch sử hội thoại được gửi cùng câu hỏi tiếp theo. Thêm các thông điệp trước của người dùng và trợ lý khi câu hỏi tiếp nối phụ thuộc vào chúng. Lượt đầu có thể xác định lập luận của tài liệu; lượt thứ hai có thể hỏi đoạn nào hỗ trợ một kết luận. Giữ ngữ cảnh nguồn cần thiết sẵn có thay vì cho rằng câu trả lời trước cho mô hình trí nhớ lâu dài. Khi cuộc thảo luận dài thêm, giữ các lượt gần đây và thông tin nguồn quan trọng, hoặc dùng bản tóm tắt đã được kiểm tra của tài liệu trước. Bỏ hoặc nén lịch sử có thể làm mất chi tiết cần cho câu trả lời tiếp theo. #### Trích xuất thông tin bằng chế độ JSON Object Alibaba nêu rõ qwen-turbo-2024-11-01 nằm trong phạm vi hỗ trợ JSON Object. Trong quy trình của nhà phát triển, định dạng phản hồi được đặt thành json\_object và một chỉ dẫn hệ thống hoặc người dùng phải chứa từ JSON. Xác định tên trường và cách xử lý thông tin còn thiếu. Ví dụ, yêu cầu trích xuất có thể đề nghị lấy tiêu đề tài liệu, tên tác giả được nêu và một đoạn hỗ trợ, cùng quy ước được chỉ rõ cho trường hợp không có tên tác giả. Chế độ JSON Object hướng tới cú pháp JSON hợp lệ; nó không bắt buộc một lược đồ cụ thể, tên trường ổn định hay kiểu dữ liệu của trường. Kiểm tra đối tượng trả về về các trường và giá trị mà nhiệm vụ yêu cầu trước khi dùng ở bước sau. Kết quả bị cắt trước khi hoàn tất cũng có thể là JSON không hợp lệ. Giữ toàn bộ đối tượng cùng văn bản nguồn để phân biệt vấn đề định dạng với việc trích xuất sai. #### Đối chiếu câu trả lời với tài liệu gốc Phần giới thiệu của Qwen chỉ ra sự thiếu ổn định trong các nhiệm vụ khó với chuỗi dài. Việc cung cấp nhiều văn bản không bảo đảm mọi chi tiết đều được truy xuất hoặc mọi quan hệ đều được diễn giải đúng. Đối chiếu các phát biểu quan trọng, nguồn tham chiếu và vị trí mã với tài liệu gốc, nhất là khi kết luận kết nối các đoạn cách xa nhau. Giữ nguồn, prompt chính xác và câu trả lời được chọn như kết quả làm việc. Bảng ánh xạ phiên bản của Alibaba phân biệt bản snapshot này với Qwen-Turbo-2025-04-28, vì vậy khi so sánh các phiên bản cần giữ cả hai tên mô hình và cùng một nhiệm vụ. Tác vụ thực tế ### Tác vụ thực tế Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh ``` Map a component from supplied code text Map this miniature repository. File reader.py: class CsvReader exposes read(path). File service.py: class ImportService receives a reader and calls reader.read(path) inside import_file(path). Explain each class’s role, identify where file loading occurs and list the supplied paths. Do not invent validation, storage or error handling absent from the excerpts. ``` #### Kết quả mong đợi ``` A two-component map, the read call location and an explicit list of unspecified behavior. ``` #### Kiểm tra kết quả ``` Check that file loading is attributed to CsvReader.read and orchestration to ImportService.import_file, using the supplied paths only. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen-turbo-2024-11-01` [`qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=chat) Alibaba /`qwen-turbo-2024-11-01` ### Bắt đầu Qwen Turbo 2024-11-01 của Alibaba là bản snapshot cố định của mô hình văn bản để trả lời câu hỏi về tài liệu được cung cấp, tóm tắt các tài liệu liên quan và đọc mã nguồn. Mô hình cũng hỗ trợ chế độ JSON Object của nhà phát triển để trích xuất thông tin thành kết quả có thể phân tích bằng phần mềm. 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-turbo-2024-11-01 | 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 **$0.0001** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.00018** / 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-turbo-2024-11-01", "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-turbo-2024-11-01',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-turbo-2024-11-01',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-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=chat) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen-turbo-2024-11-01` [`qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=messages) Alibaba /`qwen-turbo-2024-11-01` ### Bắt đầu Qwen Turbo 2024-11-01 của Alibaba là bản snapshot cố định của mô hình văn bản để trả lời câu hỏi về tài liệu được cung cấp, tóm tắt các tài liệu liên quan và đọc mã nguồn. Mô hình cũng hỗ trợ chế độ JSON Object của nhà phát triển để trích xuất thông tin thành kết quả có thể phân tích bằng phần mềm. 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-turbo-2024-11-01 | 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 **$0.0001** / 1K token Đầu ra · Token đầu ra **$0.00018** / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm **$0** / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ **—** / 1K token | Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. [Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →](https://ailoot.ai/docs/vi/billing/reserve/) ### Ví dụ yêu cầu #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Nội dung yêu cầu JSON tối thiểu, đầy đủcurl · dùng tài liệu UTF-8 của bạnPython · lưu kết quả đầy đủ ```json { "model": "qwen-turbo-2024-11-01", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-turbo-2024-11-01', '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-turbo-2024-11-01', '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-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=messages) #### Bí danh đường dẫn phương thức Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên. #### ID gọi liên quan [`qwen-turbo-2024-11-01`](https://ailoot.ai/models/vi/#m=qwen-turbo-2024-11-01&route=Ultra&caller=qwen-turbo-2024-11-01&fmt=messages) FAQ · Qwen-Turbo-2024-11-01 Có những đầu vào và kết quả nào? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `text` → `json`, `sse` Yêu cầu sử dụng những trường nào? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Áp dụng những giới hạn nào? `POST /v1/chat/completions` · `qwen-turbo-2024-11-01`: `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.