QvQ-Max
QVQ-Max 是 Qwen 的視覺推理模型,可接收文字、圖片與影片,回傳包含解題說明的文字。可用於數學圖解、視覺分析、程式設計相關圖像與創意解讀;其規格列出 131,072 詞元上下文與 8,192 詞元輸出上限。
- Ailoot Ultra · OpenAI Chat
POST /v1/chat/completionsqvq-max - Ailoot Ultra · Anthropic Messages
POST /v1/messagesqvq-max
關於模型
此說明介紹模型的能力。Ailoot 可用的輸入、輸出與選項,依所選方法列於下方。
概覽:以視覺輸入為依據的推理
QVQ-Max 是 Qwen 的視覺推理模型。製造商描述其具備思維鏈輸出,並在數學、程式設計、視覺分析、創作與一般任務方面具有更強的能力。專屬能力頁列出文字、圖片與影片輸入,以及文字輸出。當視覺素材本身是推理問題的一部分,例如圖解、圖表或一連串觀察到的事件時,可選擇此模型。
確切的模型版本
開發者目前將 qvq-max 描述為功能上等同於 qvq-max-2025-03-25 快照。這項陳述指出製造商描述的版本關係;它不會改變應用程式保存的確切 ID。QVQ-Max 不應僅因同樣涉及推理,就沿用 QVQ-72B-Preview、QVQ-Plus 或較新 Qwen 視覺模型的權重身分、參數量或生成控制項。供應商名稱帶有 latest 後綴,本身也不能證明它是固定檢查點。
準備視覺推理問題
將相關圖片與完整問題一併提供。處理數學圖解時,保留標籤、尺寸與附帶敘述,再詢問哪些關係可由可見圖形推得,哪些需要額外假設。要求明確劃分最終答案,列出得出答案所用的數值與關係。實用的說明應將每項重要推論連結至提供素材中的內容。
處理圖表時,要求模型先辨識座標軸、單位與資料序列,再解讀趨勢。處理演算法或介面圖解時,說明預期行為,並詢問可見結構與該行為的關聯。處理創作需求書時,區分對實際存在內容的描述,以及提議的修改或解讀。這些是根據製造商文件中的數學、程式設計、分析與創作能力設計的應用,並不代表已示範成功處理某份特定素材。
影片與多項證據
影片明確列為輸入模態。對事件分析請求,提供相關片段,要求依序說明發生哪些變化、哪個場景支持結論,以及哪些部分仍不確定。若輸入包含時間資訊,說明結果應如何引用。確切模型頁並未確立通用的影片長度、畫格數或時間戳記精度,因此不應借用其他 Qwen 家族的這些屬性。
問題使用多張圖片或多段文字時,加上標籤並解釋模型應檢視的關係。要求依這些標籤組織結果,讓審閱者看出每項重點由哪些證據支持。推理回覆應與最終答案保持可區分;詳細說明只有在主張能對照來源檢查時才有用。
上下文與答案限制
規格列出 131,072 詞元的上下文視窗、106,496 詞元的輸入長度上限,以及 8,192 詞元的輸出長度上限。應分別保留這些數值,而非從差額推導文件未記載的推理詞元額度。文字、視覺素材的表示形式與生成內容,都必須符合適用的序列及輸出界限。
對資訊密集的頁面或圖解,提交前先讓相關細節清晰可讀,並保留推論所需的完整敘述。處理長篇來源時,選取與問題有關的素材,並預留足夠答案空間,以得出附有支持證據的結論。詞元規格不代表視覺輸入額度無上限,也不保證能記住每個細節。
工具、格式與實質限制
確切的能力矩陣將函式呼叫、內建網頁搜尋與強制結構化輸出標為不支援。因此,不應將 QVQ-Max 的視覺推理呈現為自動瀏覽器控制、外部程式碼執行工具或即時資訊來源。提示可以要求表格或 JSON 形狀的文字結果,但這種要求不會建立結構描述強制驗證的契約。
專屬模型頁未公布此模型專用的混合思考開關或參數量。應保留文件記載的視覺推理身分,而非引入其他檢查點的控制項或規模主張。對照來源檢查小字標籤、擷取數字、推論關係與程式碼建議。實際輸出是依據使用者提供素材而產生、附有說明的視覺結論或草稿成品。
實用任務
實用任務
英文技術範例
Reason from a written geometric diagram
Use this textual description of a diagram: rectangle ABCD has adjacent sides AB=6 cm and BC=8 cm; diagonal AC is drawn. Find AC and the area of triangle ABC. Give the relationships and calculations supporting each result. Explain which stated geometric property makes the calculation valid; do not assume any extra marked lengths.預期結果
A concise derivation, two clearly delimited results with units and the relevant rectangle property.檢查結果
Check the diagonal and triangle-area calculations use the stated right angle and correct units.Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qvq-max
qvq-max入門
QVQ-Max 是 Qwen 的視覺推理模型,可接收文字、圖片與影片,回傳包含解題說明的文字。可用於數學圖解、視覺分析、程式設計相關圖像與創意解讀;其規格列出 131,072 詞元上下文與 8,192 詞元輸出上限。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- 文字
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
- 輸入
text- 輸出
text- 輸出格式
- json 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 qvq-max | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 項目數下限: 1 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 範例:system, user, assistant, tool, function 條件: 這些角色由 原始碼中的相容型別明確表示;確切角色集合仍依模型而定。 依模型而定 | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string|content_part[]|null | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_calls | 類型tool_call[] | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].tool_call_id | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: role=tool;使用實際回傳的 ID | 預設值— |
欄位messages[].name | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_content | 類型string | 要求選填 | 值與限制 適用條件: 此模型使用推理內容時,將實際回傳的推理內容帶回後續請求 | 預設值— |
欄位messages[].reasoning_details | 類型object|array | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位max_completion_tokens | 類型integer | 要求選填 | 值與限制 最小值: 1 依模型而定 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
欄位stream_options.include_usage | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位temperature | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位top_p | 類型number | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位stop | 類型string|string[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools | 類型function_tool[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].type | 類型string | 要求選填 | 值與限制 function 依模型而定 | 預設值— |
欄位tools[].function.name | 類型string | 要求必填 | 值與限制 適用條件: 已提供函式工具 | 預設值— |
欄位tools[].function.description | 類型string | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tools[].function.parameters | 類型JSON_schema | 要求選填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位tool_choice | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位parallel_tool_calls | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位response_format | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning_effort | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位reasoning | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位service_tier | 類型string | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位instructions | 類型string | 要求選填 | 值與限制 相容性欄位 | 預設值— |
欄位functions | 類型function[] | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位function_call | 類型string|object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位prompt_cache_options | 類型object | 要求選填 | 值與限制 依模型而定 | 預設值— |
欄位modalities | 類型string[] | 要求選填 | 值與限制 text | 預設值— |
欄位provider | 類型object | 要求選填 | 值與限制 條件: 此 Ultra 文字路由拒絕 provider.options | 預設值— |
欄位cache_control.ttl | 類型string | 要求選填 | 值與限制 條件: 實際提示詞快取位置拒絕 1h | 預設值— |
輸入素材組合
文字 · UTF8 文字
messages[].content
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages |
參數material_types | 規格text |
參數messages | 規格具有 role/content 結構的訊息陣列 |
參數file_material | 規格實際 UTF-8 文件以原文文字插入;不推定檔案 ID |
參數optional_controls | 規格stream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
參數control_scope | 規格依模型而定;使用者函式工具與託管工具不同 |
參數output_modalities | 規格text |
參數hosted_operations | 規格false |
參數multimodal_input_binding | 規格null |
生命週期: synchronous_or_streamed
將確切模型 ID 與 messages 一併送出。
上下文長度不是輸出上限。
文字檔案可提供原文文字;圖片/音訊/檔案物件輸入需要精確綁定。
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 未指定 選取快速模式時
- flex 模式
- 未指定 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
Ailoot 費率
各設定的價格
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.0023 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00916 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qvq-max", "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
from openai import OpenAI
import os
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qvq-max',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"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path
if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path
def save_result(data, stem="result"):
# Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
def save_blob(encoded, suffix, label):
raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
file.write_bytes(raw)
print("Saved", file)
for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
for choice in data.get("choices") or []:
print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
if blob and blob.get("data"):
mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))
with client.chat.completions.stream(model='qvq-max',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")
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · OpenAI Chat
json 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留每個候選項及其內容/工具呼叫/推理。SSE 中依候選項/工具索引組合增量,保留最終完成原因與用量。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位choices[].index | 類型integer |
欄位choices[].message.content | 類型string|null |
欄位choices[].message.tool_calls | 類型tool_call[] |
欄位choices[].message.reasoning_content | 類型string |
欄位choices[].message.reasoning_details | 類型object|array |
欄位choices[].finish_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot Ultra qvq-max
方法路徑別名
請使用上方列出的 API 方法路徑。
相關呼叫用 ID
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qvq-max
qvq-max入門
QVQ-Max 是 Qwen 的視覺推理模型,可接收文字、圖片與影片,回傳包含解題說明的文字。可用於數學圖解、視覺分析、程式設計相關圖像與創意解讀;其規格列出 131,072 詞元上下文與 8,192 詞元輸出上限。
- 接受的輸入
- 文字
- 結果
- json · sse
Ailoot 可用 · 輸入與方法
Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
- 輸入
text- 輸出
json,sse- 輸出格式
- JSON 或 SSE
| 欄位 | 類型 | 要求 | 值與限制 | 預設值 |
|---|---|---|---|---|
欄位model | 類型string | 要求必填 | 值與限制 qvq-max | 預設值— |
欄位messages | 類型message[] | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位messages[].role | 類型string | 要求必填 | 值與限制 user, assistant | 預設值— |
欄位messages[].content | 類型string | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位max_tokens | 類型integer | 要求必填 | 值與限制 | 預設值— |
欄位stream | 類型boolean | 要求選填 | 值與限制 | 預設值false |
輸入素材組合
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
方法參數與生命週期
| 參數 | 規格 |
|---|---|
參數content_type | 規格application/json |
參數required | 規格model, messages, max_tokens |
參數optional_controls | 規格stream |
參數material_types | 規格text |
參數text_file_material | 規格讀取實際 UTF-8 文件,將文字放入指定的 input 或訊息內容字串。 |
生命週期: synchronous_or_streamed
方案
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
- 快速模式
- 未指定 選取快速模式時
- flex 模式
- 未指定 選取 flex 模式時
- 最高推理強度
- 未指定 最高推理強度採用 default 調整值時
Ailoot 費率
各設定的價格
| 設定 | 費率表 | 費用 |
|---|---|---|
| 設定詞元基本費率 | 費率表基本費率 | 費用 輸入 · 輸入 Token $0.0023 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00916 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取,1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後,依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
請求範例
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
{
"model": "qvq-max",
"max_tokens": 128,
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Summarize the incident report."
}
],
"stream": false
}set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qvq-max', '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
import json, os
from pathlib import Path
source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qvq-max', '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))
接收並儲存結果
Ailoot Ultra · Anthropic Messages
JSON 或 SSE
保留所有已完成的結果
請保留所有完整傳回的回應、檔案與內容區塊。
保留所有內容區塊、思考簽章與實際工具使用 ID。組合所有 SSE 區塊增量;第一個文字區塊不是完整輸出。
需要檢查原始回應時
保留請求/回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
回應欄位
| 欄位 | 類型 |
|---|---|
欄位id | 類型string |
欄位model | 類型string |
欄位content[] | 類型text|thinking|tool_use|other content block |
欄位stop_reason | 類型string|null |
欄位usage | 類型object |
錯誤與後續步驟
| 回應 | 條件 | 下一步 |
|---|---|---|
回應400 · invalid_request_error | 條件必要欄位、素材表示方式或參數值無效 | 下一步提出新的建立請求前,先修正指定欄位。 |
別名
模型別名
Ailoot Ultra qvq-max
方法路徑別名
請使用上方列出的 API 方法路徑。
相關呼叫用 ID
FAQ · QvQ-Max
- 可以使用哪些輸入與結果?
POST /v1/chat/completions·qvq-max:text→textPOST /v1/messages·qvq-max:text→json,sse- 請求使用哪些欄位?
POST /v1/chat/completions·qvq-max:model,messages,stream,modalities,providerPOST /v1/messages·qvq-max:model,messages,max_tokens,stream- 適用哪些限制?
POST /v1/chat/completions·qvq-max:messages.min_items:1