Qwen2.5 3B Instruct 是 Qwen2.5 語言模型系列經指令微調的3B版本。原廠列出30.9億參數，並將指令遵循、程式設計、數學、結構化資料理解及 JSON 導向輸出列為系列能力。本卡具名的託管設定檔列出32,000 token 的上下文長度。
提供文字或表格，指出它應回答的問題。擷取請求可定義欄位及缺值的處理方式。比較請求可指出要檢視的資料列或段落，並要求分析結果附上來源標籤。
結構化結果應提供欄位名稱、型別及所需結構的小型範例。將結果用於其他操作前，驗證傳回結構，並將各值與原始資料核對。清楚的結構描述有助定義任務，但不能取代審查。
原廠說明模型能適應多樣系統提示詞與角色導向指令。明確說明助理目的、回答風格及任務條件。草稿請求可指出受眾、期望長度及要傳達的事實。修訂請求可指定措辭或組織方式的變更，同時保留原意。
程式碼任務應提供相關介面、具代表性的輸入及預期輸出。要求聚焦的實作或修正，以及針對指定案例的測試。在目標開發環境檢查並執行傳回程式碼。
此確切3B模型卡指定32,768 token 上下文及8,192 token 生成額度。較廣泛的 Qwen2.5 系列上下文主張，屬於它們所描述的版本與設定；此託管設定檔應依自身列出的32,000 token 上下文準備。
系列文件列出支援超過29種語言。指定期望回答語言，術語重要時提供詞彙表。保持來源標籤、數量與識別碼不變，選擇與目前任務相關的段落，並為結果預留空間。
", "aboutText": "Qwen2.5 3B Instruct 是 Qwen2.5 語言模型系列經指令微調的3B版本。原廠列出30.9億參數，並將指令遵循、程式設計、數學、結構化資料理解及 JSON 導向輸出列為系列能力。本卡具名的託管設定檔列出32,000 token 的上下文長度。\n\n### 將段落或表格轉成明確答案\n\n提供文字或表格，指出它應回答的問題。擷取請求可定義欄位及缺值的處理方式。比較請求可指出要檢視的資料列或段落，並要求分析結果附上來源標籤。\n\n結構化結果應提供欄位名稱、型別及所需結構的小型範例。將結果用於其他操作前，驗證傳回結構，並將各值與原始資料核對。清楚的結構描述有助定義任務，但不能取代審查。\n\n### 設定角色與寫作邊界\n\n原廠說明模型能適應多樣系統提示詞與角色導向指令。明確說明助理目的、回答風格及任務條件。草稿請求可指出受眾、期望長度及要傳達的事實。修訂請求可指定措辭或組織方式的變更，同時保留原意。\n\n程式碼任務應提供相關介面、具代表性的輸入及預期輸出。要求聚焦的實作或修正，以及針對指定案例的測試。在目標開發環境檢查並執行傳回程式碼。\n\n### 分別保留3B版本的限制\n\n此確切3B模型卡指定32,768 token 上下文及8,192 token 生成額度。較廣泛的 Qwen2.5 系列上下文主張，屬於它們所描述的版本與設定；此託管設定檔應依自身列出的32,000 token 上下文準備。\n\n系列文件列出支援超過29種語言。指定期望回答語言，術語重要時提供詞彙表。保持來源標籤、數量與識別碼不變，選擇與目前任務相關的段落，並為結果預留空間。", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "英文技術範例
Create a typed stock record\n\nConvert this note into one JSON-shaped record: Item P-204 has 12 units in warehouse North. No reorder threshold is provided. Fields: item_id string, quantity integer, warehouse string, reorder_threshold integer or null. Return only the record and preserve the identifier and warehouse name exactly.A single record with the four requested fields and null for the unstated reorder threshold.Parse the result and check field types, exact identifiers and the absence of an invented threshold.qwen2.5-3b-instructQwen2.5 3B Instruct 是經指令微調的小型文字模型，適用於對話、結構化資料及寫作任務。原廠指定3.09B參數、32,768 token 上下文與8,192 token 生成額度；此託管設定檔則列出32,000 token 上下文。
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。
Qwen2.5 3B Instruct 是 Qwen2.5 語言模型系列經指令微調的3B版本。原廠列出30.9億參數，並將指令遵循、程式設計、數學、結構化資料理解及 JSON 導向輸出列為系列能力。本卡具名的託管設定檔列出32,000 token 的上下文長度。
提供文字或表格，指出它應回答的問題。擷取請求可定義欄位及缺值的處理方式。比較請求可指出要檢視的資料列或段落，並要求分析結果附上來源標籤。
結構化結果應提供欄位名稱、型別及所需結構的小型範例。將結果用於其他操作前，驗證傳回結構，並將各值與原始資料核對。清楚的結構描述有助定義任務，但不能取代審查。
原廠說明模型能適應多樣系統提示詞與角色導向指令。明確說明助理目的、回答風格及任務條件。草稿請求可指出受眾、期望長度及要傳達的事實。修訂請求可指定措辭或組織方式的變更，同時保留原意。
程式碼任務應提供相關介面、具代表性的輸入及預期輸出。要求聚焦的實作或修正，以及針對指定案例的測試。在目標開發環境檢查並執行傳回程式碼。
此確切3B模型卡指定32,768 token 上下文及8,192 token 生成額度。較廣泛的 Qwen2.5 系列上下文主張，屬於它們所描述的版本與設定；此託管設定檔應依自身列出的32,000 token 上下文準備。
系列文件列出支援超過29種語言。指定期望回答語言，術語重要時提供詞彙表。保持來源標籤、數量與識別碼不變，選擇與目前任務相關的段落，並為結果預留空間。
POST /v1/chat/completionstexttext| 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 qwen2.5-3b-instruct | 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— |
文字 · UTF8 文字
messages[].content
| 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。
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
| 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 $0.0001 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00026 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen2.5-3b-instruct", "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='qwen2.5-3b-instruct',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='qwen2.5-3b-instruct',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 或 SSE
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。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 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 |
| 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。 |
Ailoot Ultra qwen2.5-3b-instruct
請使用上方列出的 API 方法路徑。
qwen2.5-3b-instructQwen2.5 3B Instruct 是經指令微調的小型文字模型，適用於對話、結構化資料及寫作任務。原廠指定3.09B參數、32,768 token 上下文與8,192 token 生成額度；此託管設定檔則列出32,000 token 上下文。
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。
Qwen2.5 3B Instruct 是 Qwen2.5 語言模型系列經指令微調的3B版本。原廠列出30.9億參數，並將指令遵循、程式設計、數學、結構化資料理解及 JSON 導向輸出列為系列能力。本卡具名的託管設定檔列出32,000 token 的上下文長度。
提供文字或表格，指出它應回答的問題。擷取請求可定義欄位及缺值的處理方式。比較請求可指出要檢視的資料列或段落，並要求分析結果附上來源標籤。
結構化結果應提供欄位名稱、型別及所需結構的小型範例。將結果用於其他操作前，驗證傳回結構，並將各值與原始資料核對。清楚的結構描述有助定義任務，但不能取代審查。
原廠說明模型能適應多樣系統提示詞與角色導向指令。明確說明助理目的、回答風格及任務條件。草稿請求可指出受眾、期望長度及要傳達的事實。修訂請求可指定措辭或組織方式的變更，同時保留原意。
程式碼任務應提供相關介面、具代表性的輸入及預期輸出。要求聚焦的實作或修正，以及針對指定案例的測試。在目標開發環境檢查並執行傳回程式碼。
此確切3B模型卡指定32,768 token 上下文及8,192 token 生成額度。較廣泛的 Qwen2.5 系列上下文主張，屬於它們所描述的版本與設定；此託管設定檔應依自身列出的32,000 token 上下文準備。
系列文件列出支援超過29種語言。指定期望回答語言，術語重要時提供詞彙表。保持來源標籤、數量與識別碼不變，選擇與目前任務相關的段落，並為結果預留空間。
POST /v1/messagestextjson, 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 qwen2.5-3b-instruct | 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 |
文字 · UTF-8 文字
messages[].content 字串
| 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
費率資訊不會增加請求選項。支援的參數列於所選方法中。
| 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 $0.0001 / 1K Token 輸出 · 輸出 Token $0.00026 / 1K Token 輸入 · 讀取快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取 $0 / 1K Token 輸入 · 寫入快取，1 小時 — / 1K Token |
Ailoot 會在請求前預留估算金額。取得結果後，依實測用量結算最終費用。串流結算採用最終用量紀錄。預留金額與結算的運作方式 →
{\n "model": "qwen2.5-3b-instruct",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen2.5-3b-instruct', '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': 'qwen2.5-3b-instruct', '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 或 SSE
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。
保留請求／回應 ID 與標頭。未提供通用的文字工作擷取 URL。
| 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 |
| 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。 |
Ailoot Ultra qwen2.5-3b-instruct
請使用上方列出的 API 方法路徑。
英文技術範例
Create a typed stock record\n\nConvert this note into one JSON-shaped record: Item P-204 has 12 units in warehouse North. No reorder threshold is provided. Fields: item_id string, quantity integer, warehouse string, reorder_threshold integer or null. Return only the record and preserve the identifier and warehouse name exactly.A single record with the four requested fields and null for the unstated reorder threshold.Parse the result and check field types, exact identifiers and the absence of an invented threshold.