Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/qvq-max/
Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/qvq-max/
Language: zh-hant-tw

# QvQ-Max

[Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/qvq-max/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/qvq-max/facts.json)

## [QvQ-Max](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/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/completions` `qvq-max`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/qvq-max/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qvq-max`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/qvq-max/#method-1)

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`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=qvq-max&route=Ultra&caller=qvq-max&fmt=chat)

Alibaba /`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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython 串流

```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": "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
```

```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='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"))
```

```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='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`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=qvq-max&route=Ultra&caller=qvq-max&fmt=chat)

#### 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

[`qvq-max`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=qvq-max&route=Ultra&caller=qvq-max&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qvq-max`

[`qvq-max`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=qvq-max&route=Ultra&caller=qvq-max&fmt=messages)

Alibaba /`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 →](https://ailoot.ai/docs/zh-hant-tw/billing/reserve/)

### 請求範例

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

完整的最小 JSON 請求主體curl · 使用您的 UTF-8 文件Python · 儲存完整結果

```json
{
  "model": "qvq-max",
  "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': '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
```

```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': '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`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=qvq-max&route=Ultra&caller=qvq-max&fmt=messages)

#### 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

[`qvq-max`](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/#m=qvq-max&route=Ultra&caller=qvq-max&fmt=messages)

FAQ · QvQ-Max

可以使用哪些輸入與結果？

`POST /v1/chat/completions` · `qvq-max`: `text` → `text` `POST /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`, `provider` `POST /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`

將 Ailoot 串接 Claude Code、OpenCode、Hermes 或自己的應用程式。

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依 Ailoot 正式服務條款與授權合約串接 SaaS、應用程式與機器人；轉售請申請經銷授權。

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經銷授權

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網站文件

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