Qwen2.5 14B Instruct 1M là phiên bản 14B ngữ cảnh dài hơn thuộc họ Qwen2.5. Thẻ mô hình của nhà sản xuất công bố ngữ cảnh đầy đủ 1,010,000 token và hạn mức tạo sinh 8,192 token. Tài liệu mô tả mô hình ngôn ngữ 14.7 tỷ tham số, với 13.1 tỷ tham số không tính embedding.
Gắn nhãn tài liệu hoặc đoạn văn và nêu kết quả cần được hỗ trợ. Phép so sánh có thể xác định tiêu chí và yêu cầu khác biệt gắn với nguồn. Tóm tắt có thể chỉ định đối tượng đọc và thông tin phải giữ. Đề bài tập trung giữ tập nguồn lớn hơn kết nối với câu trả lời cần thiết.
Với lượt tiếp theo, giữ mã định danh nguồn và phát hiện liên quan trước đó. Thêm sửa đổi hoặc đoạn mới rõ ràng để kết luận sửa lại có thể so sánh với bằng chứng gốc.
Nhà sản xuất minh họa chỉ dẫn hệ thống và câu hỏi người dùng qua mẫu hội thoại của bản phát hành. Tách tư liệu trích dẫn khỏi chỉ dẫn và xác định cấu trúc câu trả lời cuối. Với kết quả có cấu trúc, chỉ định trường và cách thể hiện thông tin vắng mặt, rồi đối chiếu giá trị trả về với nguồn.
Đầu vào lớn không đòi câu trả lời cũng lớn như vậy. Yêu cầu mức chi tiết cần cho sản phẩm và dành chỗ phù hợp cho phản hồi trong giới hạn giao diện đã chọn.
Nhà sản xuất khuyến nghị framework suy luận chuyên biệt với sparse attention và ngoại suy độ dài cho đầu vào siêu dài. Hướng dẫn giải thích thiết lập độ dài mô hình tối đa và tham số thực thi khác; tài liệu còn lưu ý framework tương thích cũ hơn có thể mất độ chính xác vượt 262,144 token.
Đây là năng lực mô hình và triển khai thay vì thiết lập tự động được mọi giao diện dịch vụ đưa ra. Cấu hình cụ thể trên dịch vụ liệt kê ngữ cảnh làm việc 128,000 token. Chuẩn bị yêu cầu thực tế bằng giới hạn được giao diện đó ghi nhận thay vì coi tên phiên bản 1M là bảo đảm cho mọi tuyến.
Hướng dẫn ngữ cảnh dài chung của nhà sản xuất nêu tên mô hình 7B và 14B riêng. Mục này theo thông số tham số và tạo sinh riêng của mô hình 14B. Giữ phiên bản chính xác cùng lời nhắc và kết quả khi so sánh nhiệm vụ nguồn lớn hơn hoặc các lần sửa đổi.
", "aboutText": "Qwen2.5 14B Instruct 1M là phiên bản 14B ngữ cảnh dài hơn thuộc họ Qwen2.5. Thẻ mô hình của nhà sản xuất công bố ngữ cảnh đầy đủ 1,010,000 token và hạn mức tạo sinh 8,192 token. Tài liệu mô tả mô hình ngôn ngữ 14.7 tỷ tham số, với 13.1 tỷ tham số không tính embedding.\n\n### Tổ chức tài liệu dài quanh câu hỏi\n\nGắn nhãn tài liệu hoặc đoạn văn và nêu kết quả cần được hỗ trợ. Phép so sánh có thể xác định tiêu chí và yêu cầu khác biệt gắn với nguồn. Tóm tắt có thể chỉ định đối tượng đọc và thông tin phải giữ. Đề bài tập trung giữ tập nguồn lớn hơn kết nối với câu trả lời cần thiết.\n\nVới lượt tiếp theo, giữ mã định danh nguồn và phát hiện liên quan trước đó. Thêm sửa đổi hoặc đoạn mới rõ ràng để kết luận sửa lại có thể so sánh với bằng chứng gốc.\n\n### Dùng mẫu hội thoại của mô hình\n\nNhà sản xuất minh họa chỉ dẫn hệ thống và câu hỏi người dùng qua mẫu hội thoại của bản phát hành. Tách tư liệu trích dẫn khỏi chỉ dẫn và xác định cấu trúc câu trả lời cuối. Với kết quả có cấu trúc, chỉ định trường và cách thể hiện thông tin vắng mặt, rồi đối chiếu giá trị trả về với nguồn.\n\nĐầu vào lớn không đòi câu trả lời cũng lớn như vậy. Yêu cầu mức chi tiết cần cho sản phẩm và dành chỗ phù hợp cho phản hồi trong giới hạn giao diện đã chọn.\n\n### Cấu hình ngữ cảnh dài\n\nNhà sản xuất khuyến nghị framework suy luận chuyên biệt với sparse attention và ngoại suy độ dài cho đầu vào siêu dài. Hướng dẫn giải thích thiết lập độ dài mô hình tối đa và tham số thực thi khác; tài liệu còn lưu ý framework tương thích cũ hơn có thể mất độ chính xác vượt 262,144 token.\n\nĐây là năng lực mô hình và triển khai thay vì thiết lập tự động được mọi giao diện dịch vụ đưa ra. Cấu hình cụ thể trên dịch vụ liệt kê ngữ cảnh làm việc 128,000 token. Chuẩn bị yêu cầu thực tế bằng giới hạn được giao diện đó ghi nhận thay vì coi tên phiên bản 1M là bảo đảm cho mọi tuyến.\n\n### Giữ phiên bản 14B\n\nHướng dẫn ngữ cảnh dài chung của nhà sản xuất nêu tên mô hình 7B và 14B riêng. Mục này theo thông số tham số và tạo sinh riêng của mô hình 14B. Giữ phiên bản chính xác cùng lời nhắc và kết quả khi so sánh nhiệm vụ nguồn lớn hơn hoặc các lần sửa đổi.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Reconcile a source collection\n\nCreate a current project summary from these labeled records. [M1] May plan: pilot in two branches, North and East. [M2] June decision: replace East with West; North unchanged. [M3] June staffing note: West lead unassigned. Treat later explicit decisions as updates. Return active branches, the change history and unresolved ownership, citing the relevant record IDs.A source-linked current-state summary, a concise change history and the missing West owner.Check East survives only in history and West is active with its owner unassigned.qwen2.5-14b-instruct-1mQwen2.5 14B Instruct 1M là phiên bản văn bản ngữ cảnh dài của Qwen cho tập nguồn lớn hơn và nhiệm vụ làm theo chỉ dẫn. Nhà sản xuất công bố ngữ cảnh đầy đủ 1,010,000 token và hạn mức tạo sinh 8,192 token cho 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.
Qwen2.5 14B Instruct 1M là phiên bản 14B ngữ cảnh dài hơn thuộc họ Qwen2.5. Thẻ mô hình của nhà sản xuất công bố ngữ cảnh đầy đủ 1,010,000 token và hạn mức tạo sinh 8,192 token. Tài liệu mô tả mô hình ngôn ngữ 14.7 tỷ tham số, với 13.1 tỷ tham số không tính embedding.
Gắn nhãn tài liệu hoặc đoạn văn và nêu kết quả cần được hỗ trợ. Phép so sánh có thể xác định tiêu chí và yêu cầu khác biệt gắn với nguồn. Tóm tắt có thể chỉ định đối tượng đọc và thông tin phải giữ. Đề bài tập trung giữ tập nguồn lớn hơn kết nối với câu trả lời cần thiết.
Với lượt tiếp theo, giữ mã định danh nguồn và phát hiện liên quan trước đó. Thêm sửa đổi hoặc đoạn mới rõ ràng để kết luận sửa lại có thể so sánh với bằng chứng gốc.
Nhà sản xuất minh họa chỉ dẫn hệ thống và câu hỏi người dùng qua mẫu hội thoại của bản phát hành. Tách tư liệu trích dẫn khỏi chỉ dẫn và xác định cấu trúc câu trả lời cuối. Với kết quả có cấu trúc, chỉ định trường và cách thể hiện thông tin vắng mặt, rồi đối chiếu giá trị trả về với nguồn.
Đầu vào lớn không đòi câu trả lời cũng lớn như vậy. Yêu cầu mức chi tiết cần cho sản phẩm và dành chỗ phù hợp cho phản hồi trong giới hạn giao diện đã chọn.
Nhà sản xuất khuyến nghị framework suy luận chuyên biệt với sparse attention và ngoại suy độ dài cho đầu vào siêu dài. Hướng dẫn giải thích thiết lập độ dài mô hình tối đa và tham số thực thi khác; tài liệu còn lưu ý framework tương thích cũ hơn có thể mất độ chính xác vượt 262,144 token.
Đây là năng lực mô hình và triển khai thay vì thiết lập tự động được mọi giao diện dịch vụ đưa ra. Cấu hình cụ thể trên dịch vụ liệt kê ngữ cảnh làm việc 128,000 token. Chuẩn bị yêu cầu thực tế bằng giới hạn được giao diện đó ghi nhận thay vì coi tên phiên bản 1M là bảo đảm cho mọi tuyến.
Hướng dẫn ngữ cảnh dài chung của nhà sản xuất nêu tên mô hình 7B và 14B riêng. Mục này theo thông số tham số và tạo sinh riêng của mô hình 14B. Giữ phiên bản chính xác cùng lời nhắc và kết quả khi so sánh nhiệm vụ nguồn lớn hơn hoặc các lần sửa đổi.
POST /v1/chat/completionstexttext| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen2.5-14b-instruct-1m | 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 $0.000286 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00086 / 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": "qwen2.5-14b-instruct-1m", "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='qwen2.5-14b-instruct-1m',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='qwen2.5-14b-instruct-1m',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 qwen2.5-14b-instruct-1m
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
qwen2.5-14b-instruct-1mQwen2.5 14B Instruct 1M là phiên bản văn bản ngữ cảnh dài của Qwen cho tập nguồn lớn hơn và nhiệm vụ làm theo chỉ dẫn. Nhà sản xuất công bố ngữ cảnh đầy đủ 1,010,000 token và hạn mức tạo sinh 8,192 token cho 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.
Qwen2.5 14B Instruct 1M là phiên bản 14B ngữ cảnh dài hơn thuộc họ Qwen2.5. Thẻ mô hình của nhà sản xuất công bố ngữ cảnh đầy đủ 1,010,000 token và hạn mức tạo sinh 8,192 token. Tài liệu mô tả mô hình ngôn ngữ 14.7 tỷ tham số, với 13.1 tỷ tham số không tính embedding.
Gắn nhãn tài liệu hoặc đoạn văn và nêu kết quả cần được hỗ trợ. Phép so sánh có thể xác định tiêu chí và yêu cầu khác biệt gắn với nguồn. Tóm tắt có thể chỉ định đối tượng đọc và thông tin phải giữ. Đề bài tập trung giữ tập nguồn lớn hơn kết nối với câu trả lời cần thiết.
Với lượt tiếp theo, giữ mã định danh nguồn và phát hiện liên quan trước đó. Thêm sửa đổi hoặc đoạn mới rõ ràng để kết luận sửa lại có thể so sánh với bằng chứng gốc.
Nhà sản xuất minh họa chỉ dẫn hệ thống và câu hỏi người dùng qua mẫu hội thoại của bản phát hành. Tách tư liệu trích dẫn khỏi chỉ dẫn và xác định cấu trúc câu trả lời cuối. Với kết quả có cấu trúc, chỉ định trường và cách thể hiện thông tin vắng mặt, rồi đối chiếu giá trị trả về với nguồn.
Đầu vào lớn không đòi câu trả lời cũng lớn như vậy. Yêu cầu mức chi tiết cần cho sản phẩm và dành chỗ phù hợp cho phản hồi trong giới hạn giao diện đã chọn.
Nhà sản xuất khuyến nghị framework suy luận chuyên biệt với sparse attention và ngoại suy độ dài cho đầu vào siêu dài. Hướng dẫn giải thích thiết lập độ dài mô hình tối đa và tham số thực thi khác; tài liệu còn lưu ý framework tương thích cũ hơn có thể mất độ chính xác vượt 262,144 token.
Đây là năng lực mô hình và triển khai thay vì thiết lập tự động được mọi giao diện dịch vụ đưa ra. Cấu hình cụ thể trên dịch vụ liệt kê ngữ cảnh làm việc 128,000 token. Chuẩn bị yêu cầu thực tế bằng giới hạn được giao diện đó ghi nhận thay vì coi tên phiên bản 1M là bảo đảm cho mọi tuyến.
Hướng dẫn ngữ cảnh dài chung của nhà sản xuất nêu tên mô hình 7B và 14B riêng. Mục này theo thông số tham số và tạo sinh riêng của mô hình 14B. Giữ phiên bản chính xác cùng lời nhắc và kết quả khi so sánh nhiệm vụ nguồn lớn hơn hoặc các lần sửa đổi.
POST /v1/messagestextjson, sse| Trường | Loại | Yêu cầu | Giá trị & giới hạn | Mặc định |
|---|---|---|---|---|
Trườngmodel | Loạistring | Yêu cầuBắt buộc | Giá trị & giới hạn qwen2.5-14b-instruct-1m | 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 $0.000286 / 1K token Đầu ra · Token đầu ra $0.00086 / 1K token Đầu vào · Đọc bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm $0 / 1K token Đầu vào · Ghi bộ nhớ đệm, 1 giờ — / 1K token |
Ailoot tạm giữ một khoản ước tính trước yêu cầu. Sau khi có kết quả, phí cuối cùng được quyết toán theo mức sử dụng đo được. Việc quyết toán khi truyền luồng dùng bản ghi mức sử dụng cuối cùng. Cách hoạt động của cơ chế tạm giữ và quyết toán →
{\n "model": "qwen2.5-14b-instruct-1m",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen2.5-14b-instruct-1m', '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': 'qwen2.5-14b-instruct-1m', '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 qwen2.5-14b-instruct-1m
Dùng các đường dẫn phương thức hiển thị ở trên.
Ví dụ kỹ thuật bằng tiếng Anh
Reconcile a source collection\n\nCreate a current project summary from these labeled records. [M1] May plan: pilot in two branches, North and East. [M2] June decision: replace East with West; North unchanged. [M3] June staffing note: West lead unassigned. Treat later explicit decisions as updates. Return active branches, the change history and unresolved ownership, citing the relevant record IDs.A source-linked current-state summary, a concise change history and the missing West owner.Check East survives only in history and West is active with its owner unassigned.