{ "aboutHtml": "

أبرز النقاط: البرمجة على مستوى المستودع

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج نصي يركّز على التعليمات لوكلاء البرمجة. يوثّق Qwen البرمجة واستخدام وكلاء المتصفّح والفهم على مستوى المستودع، مع صيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال وتكامل عبر مسارات عمل مثل Qwen Code. مدخلاته ومخرجاته نصية. احتفظ بنسخة أوزان Coder الدقيقة هذه بدلًا من استبدالها بالنموذج العام Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 أو Qwen3-Coder-Next، إذ يختلف تركيز التدريب وإرشادات التوليد فيهما.

يبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن، ويصف المطوّر تمديده إلى نحو مليون باستخدام YaRN. يمكن لسياق كبير جمع المزيد من أدلة المستودع معًا، لكن المهمة الواضحة تظلّ بحاجة إلى الوحدات والواجهات والمتطلّبات ذات الصلة. قدّم الناتج المتوقّع والسلوك القابل للملاحظة قبل طلب تغيير الشيفرة.

نظرة عامة على النموذج

يتضمّن نموذج خليط الخبراء إجمالي 30.5 مليار معامل، ويُنشّط 3.3 مليار. وله 48 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. تختلف دلالة المعاملات الإجمالية عن النشطة؛ ولا يمثّل الرقم النشط حجم نسخة الأوزان الكاملة. إعداده كنموذج لغة سببي هو نموذج نصي، وليس واجهة رؤية أو كلام.

لا يدعم Coder-30B-A3B-Instruct سوى وضع عدم التفكير ولا يولّد كتل تفكير صريحة. لا حاجة إلى الإعداد enable_thinking=False في مثال المطوّر. ويمكنه مع ذلك شرح خوارزمية أو تبرير تعديل في نص عادي. لا ينبغي الخلط بين طلب خطوات استدلال وتفعيل سلوك Thinking المنفصل في إصدار Qwen آخر.

إعداد طلب تطوير

قدّم الشيفرة ذات الصلة ومدخلًا يُظهر السلوك الحالي والنتيجة المرصودة والتغيير المقصود. لخوارزمية، حدّد قيود المدخلات والمخرجات المطلوبة قبل طلب نهج. لتعديل مستودع، حدّد الميزة المتأثّرة والواجهات التي يجب أن يحافظ عليها التنفيذ. اطلب تعديلًا قابلًا للتحرير أو دالة كاملة بشكل منفصل عن التعليق التفسيري.

يمكن لاستجابة مفيدة أن تنظّم التشخيص والتغيير المقترح والفحوص اللازمة لمراجعته. عندما تستند المهمة إلى مرجع مرئي أو سلوك مسجّل، قدّم تمثيلًا نصيًا مناسبًا واحتفظ بالمعرّفات التي تسمح بمقارنة النتيجة بالأصل. قارن التعديل المقترح بالشيفرة المقدّمة والسلوك المتوقّع والنتائج التي أعادتها الفحوص المتّصلة.

البرمجة الوكيلية ومسارات عمل المتصفّح

يبرز المطوّر استدعاء الأدوات وصيغة استدعاء دوال مصمّمة خصيصًا. يقدّم سير عمل وكيل متّصل أوصاف الأدوات ومخطّطات المدخلات والملاحظات، وينفّذ العمليات الفعلية. حدّد الإجراءات المسموح بها وشرطًا للاكتمال، ثم أعد نتائج الفحص أو التنفيذ الفعلية إلى النموذج حتى يتمكّن من تحديث العمل المقترح.

تعني قدرة وكيل المتصفّح المشاركة في سير عمل مع أداة متصفّح متّصلة، وليس الوصول التلقائي إلى متصفّح المستخدم أو الصفحات الحالية. ينطبق التمييز نفسه على فحص المستودع وتنفيذ الشيفرة. ينبغي أن يظلّ الأمر المقترح وطلب الأداة والعملية المكتملة منفصلة في التقرير النهائي. احتفظ بصيغة أدوات النموذج الأصلية وطريقة تحليلها بدلًا من افتراض أن قالب نموذج آخر قابل للتبادل معها.

السياق الطويل والإعداد

يصف المطوّر تمديد YaRN من السياق الأصلي ذي 262,144 توكن إلى نحو مليون لمهام على مستوى المستودع. استخدم إعداد سياق مناسبًا لمواد المستودع، مع تخصيص مساحة لملاحظات الأدوات والنتيجة. تقترح البداية السريعة أيضًا سياقًا أصغر، مثل 32,768، عندما يمنع ضغط الذاكرة عمل الإعداد الأكبر.

احتفظ بمسارات الشيفرة وأسماء الدوال والتعريفات ذات الصلة في المدخل الطويل. أزل الملفات المولّدة غير المرتبطة أو المواد المتكرّرة وخصّص مساحة للإجابة. تشترك النصوص المصدرية والسجل وملاحظات الأدوات والشيفرة المولّدة في مساحة التسلسل المضبوطة؛ ولا ينبغي التعامل مع أكبر مدخل ممكن كتذكّر مثالي لكل تبعية.

إرشادات التوليد

توصي أفضل الممارسات بقيم temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.05. تختلف توصية عقوبة التكرار الدقيقة عن عدة نماذج Qwen أخرى، وتظلّ جزءًا من طريقة استخدام إصدار Coder هذا. يوصي Qwen بمساحة توليد من 65,536 توكن لمعظم الاستعلامات، وهي توصية وليست حدًا أقصى صارمًا منفصلًا ومثبتًا.

حدّد لغة المخرجات وشكلها، مثل تعديل أو دالة كاملة أو تفسير، وتحقّق من صياغة الناتج البرمجية وواجهاته في سير عمل التطوير الحقيقي. يوضّح مثال الدالة لدى المطوّر آلية الأداة؛ وتظلّ مواصفات الأداة بحاجة إلى أسماء معاملات ودلالات إرجاع متّسقة داخليًا في التطبيق الذي يستخدمها.

القيود الجوهرية والنتيجة المفيدة

المدخل الموثّق لنسخة الأوزان هذه هو النص. لا يثبت مباشرةً فهم الصور أو الصوت أو الفيديو. تظلّ الشيفرة المولّدة والتفسير الواثق نواتج مسوّدة إلى أن تعود الفحوص أو الملاحظات ذات الصلة فعلًا من البيئة المتّصلة. النتيجة المفيدة هي مقترح تنفيذ قابل للفحص مرتبط بشروط المستودع المقدّمة، مع الحفاظ على هوية Coder الدقيقة ووضع عدم التفكير وإرشادات التوليد لدى المطوّر.

", "aboutText": "أبرز النقاط: البرمجة على مستوى المستودع\n\nQwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج نصي يركّز على التعليمات لوكلاء البرمجة. يوثّق Qwen البرمجة واستخدام وكلاء المتصفّح والفهم على مستوى المستودع، مع صيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال وتكامل عبر مسارات عمل مثل Qwen Code. مدخلاته ومخرجاته نصية. احتفظ بنسخة أوزان Coder الدقيقة هذه بدلًا من استبدالها بالنموذج العام Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 أو Qwen3-Coder-Next، إذ يختلف تركيز التدريب وإرشادات التوليد فيهما.\n\nيبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن، ويصف المطوّر تمديده إلى نحو مليون باستخدام YaRN. يمكن لسياق كبير جمع المزيد من أدلة المستودع معًا، لكن المهمة الواضحة تظلّ بحاجة إلى الوحدات والواجهات والمتطلّبات ذات الصلة. قدّم الناتج المتوقّع والسلوك القابل للملاحظة قبل طلب تغيير الشيفرة.\n\nنظرة عامة على النموذج\n\nيتضمّن نموذج خليط الخبراء إجمالي 30.5 مليار معامل، ويُنشّط 3.3 مليار. وله 48 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. تختلف دلالة المعاملات الإجمالية عن النشطة؛ ولا يمثّل الرقم النشط حجم نسخة الأوزان الكاملة. إعداده كنموذج لغة سببي هو نموذج نصي، وليس واجهة رؤية أو كلام.\n\nلا يدعم Coder-30B-A3B-Instruct سوى وضع عدم التفكير ولا يولّد كتل تفكير صريحة. لا حاجة إلى الإعداد enable_thinking=False في مثال المطوّر. ويمكنه مع ذلك شرح خوارزمية أو تبرير تعديل في نص عادي. لا ينبغي الخلط بين طلب خطوات استدلال وتفعيل سلوك Thinking المنفصل في إصدار Qwen آخر.\n\nإعداد طلب تطوير\n\nقدّم الشيفرة ذات الصلة ومدخلًا يُظهر السلوك الحالي والنتيجة المرصودة والتغيير المقصود. لخوارزمية، حدّد قيود المدخلات والمخرجات المطلوبة قبل طلب نهج. لتعديل مستودع، حدّد الميزة المتأثّرة والواجهات التي يجب أن يحافظ عليها التنفيذ. اطلب تعديلًا قابلًا للتحرير أو دالة كاملة بشكل منفصل عن التعليق التفسيري.\n\nيمكن لاستجابة مفيدة أن تنظّم التشخيص والتغيير المقترح والفحوص اللازمة لمراجعته. عندما تستند المهمة إلى مرجع مرئي أو سلوك مسجّل، قدّم تمثيلًا نصيًا مناسبًا واحتفظ بالمعرّفات التي تسمح بمقارنة النتيجة بالأصل. قارن التعديل المقترح بالشيفرة المقدّمة والسلوك المتوقّع والنتائج التي أعادتها الفحوص المتّصلة.\n\nالبرمجة الوكيلية ومسارات عمل المتصفّح\n\nيبرز المطوّر استدعاء الأدوات وصيغة استدعاء دوال مصمّمة خصيصًا. يقدّم سير عمل وكيل متّصل أوصاف الأدوات ومخطّطات المدخلات والملاحظات، وينفّذ العمليات الفعلية. حدّد الإجراءات المسموح بها وشرطًا للاكتمال، ثم أعد نتائج الفحص أو التنفيذ الفعلية إلى النموذج حتى يتمكّن من تحديث العمل المقترح.\n\nتعني قدرة وكيل المتصفّح المشاركة في سير عمل مع أداة متصفّح متّصلة، وليس الوصول التلقائي إلى متصفّح المستخدم أو الصفحات الحالية. ينطبق التمييز نفسه على فحص المستودع وتنفيذ الشيفرة. ينبغي أن يظلّ الأمر المقترح وطلب الأداة والعملية المكتملة منفصلة في التقرير النهائي. احتفظ بصيغة أدوات النموذج الأصلية وطريقة تحليلها بدلًا من افتراض أن قالب نموذج آخر قابل للتبادل معها.\n\nالسياق الطويل والإعداد\n\nيصف المطوّر تمديد YaRN من السياق الأصلي ذي 262,144 توكن إلى نحو مليون لمهام على مستوى المستودع. استخدم إعداد سياق مناسبًا لمواد المستودع، مع تخصيص مساحة لملاحظات الأدوات والنتيجة. تقترح البداية السريعة أيضًا سياقًا أصغر، مثل 32,768، عندما يمنع ضغط الذاكرة عمل الإعداد الأكبر.\n\nاحتفظ بمسارات الشيفرة وأسماء الدوال والتعريفات ذات الصلة في المدخل الطويل. أزل الملفات المولّدة غير المرتبطة أو المواد المتكرّرة وخصّص مساحة للإجابة. تشترك النصوص المصدرية والسجل وملاحظات الأدوات والشيفرة المولّدة في مساحة التسلسل المضبوطة؛ ولا ينبغي التعامل مع أكبر مدخل ممكن كتذكّر مثالي لكل تبعية.\n\nإرشادات التوليد\n\nتوصي أفضل الممارسات بقيم temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.05. تختلف توصية عقوبة التكرار الدقيقة عن عدة نماذج Qwen أخرى، وتظلّ جزءًا من طريقة استخدام إصدار Coder هذا. يوصي Qwen بمساحة توليد من 65,536 توكن لمعظم الاستعلامات، وهي توصية وليست حدًا أقصى صارمًا منفصلًا ومثبتًا.\n\nحدّد لغة المخرجات وشكلها، مثل تعديل أو دالة كاملة أو تفسير، وتحقّق من صياغة الناتج البرمجية وواجهاته في سير عمل التطوير الحقيقي. يوضّح مثال الدالة لدى المطوّر آلية الأداة؛ وتظلّ مواصفات الأداة بحاجة إلى أسماء معاملات ودلالات إرجاع متّسقة داخليًا في التطبيق الذي يستخدمها.\n\nالقيود الجوهرية والنتيجة المفيدة\n\nالمدخل الموثّق لنسخة الأوزان هذه هو النص. لا يثبت مباشرةً فهم الصور أو الصوت أو الفيديو. تظلّ الشيفرة المولّدة والتفسير الواثق نواتج مسوّدة إلى أن تعود الفحوص أو الملاحظات ذات الصلة فعلًا من البيئة المتّصلة. النتيجة المفيدة هي مقترح تنفيذ قابل للفحص مرتبط بشروط المستودع المقدّمة، مع الحفاظ على هوية Coder الدقيقة ووضع عدم التفكير وإرشادات التوليد لدى المطوّر.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

Implement interval overlap correctly\n\nImplement overlaps(a, b) for two half-open intervals [start, end), using numeric endpoints. Intervals touching at an endpoint do not overlap. Reject intervals with start greater than end; empty intervals never overlap. Return a complete Python function and tests for genuine overlap, touching, empty and reversed intervals. Keep the interface limited to two pairs.

النتيجة المتوقعة

A complete Python function and four focused tests expressing the interval contract.

التحقق من النتيجة

Check that [1, 3) and [3, 5) return false and an empty interval cannot overlap a containing interval.

" }, "copy_sha256": "e24139ed929747db8bc2c4fe55709bef8f06888e704fac9f5c942ccb854178f8", "copy_source": { "locale": "ar", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "source_facts_sha256": "59226c7e4b9489ccbd48230372b59522780c62f9106019d2b5b4f89e1c5206c1", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "d0c56f79214bb2f138ab5d97e14fe252f8b4f65fa08c4a118b9f104cd33e5fbe", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ar", "methods": [ { "html": "

Al

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

Alibaba /qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct

البداية

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج Qwen النصي للبرمجة دون تفكير، بإجمالي 30.5 مليار معامل و3.3 مليار معامل نشط. يستهدف التطوير على مستوى المستودع والبرمجة وسير عمل وكلاء المتصفّح، مع سياق أصلي من 262,144 توكن وصيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال.

المدخلات المقبولة: النص
النتائج: النص

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

أبرز النقاط: البرمجة على مستوى المستودع

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج نصي يركّز على التعليمات لوكلاء البرمجة. يوثّق Qwen البرمجة واستخدام وكلاء المتصفّح والفهم على مستوى المستودع، مع صيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال وتكامل عبر مسارات عمل مثل Qwen Code. مدخلاته ومخرجاته نصية. احتفظ بنسخة أوزان Coder الدقيقة هذه بدلًا من استبدالها بالنموذج العام Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 أو Qwen3-Coder-Next، إذ يختلف تركيز التدريب وإرشادات التوليد فيهما.

يبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن، ويصف المطوّر تمديده إلى نحو مليون باستخدام YaRN. يمكن لسياق كبير جمع المزيد من أدلة المستودع معًا، لكن المهمة الواضحة تظلّ بحاجة إلى الوحدات والواجهات والمتطلّبات ذات الصلة. قدّم الناتج المتوقّع والسلوك القابل للملاحظة قبل طلب تغيير الشيفرة.

نظرة عامة على النموذج

يتضمّن نموذج خليط الخبراء إجمالي 30.5 مليار معامل، ويُنشّط 3.3 مليار. وله 48 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. تختلف دلالة المعاملات الإجمالية عن النشطة؛ ولا يمثّل الرقم النشط حجم نسخة الأوزان الكاملة. إعداده كنموذج لغة سببي هو نموذج نصي، وليس واجهة رؤية أو كلام.

لا يدعم Coder-30B-A3B-Instruct سوى وضع عدم التفكير ولا يولّد كتل تفكير صريحة. لا حاجة إلى الإعداد enable_thinking=False في مثال المطوّر. ويمكنه مع ذلك شرح خوارزمية أو تبرير تعديل في نص عادي. لا ينبغي الخلط بين طلب خطوات استدلال وتفعيل سلوك Thinking المنفصل في إصدار Qwen آخر.

إعداد طلب تطوير

قدّم الشيفرة ذات الصلة ومدخلًا يُظهر السلوك الحالي والنتيجة المرصودة والتغيير المقصود. لخوارزمية، حدّد قيود المدخلات والمخرجات المطلوبة قبل طلب نهج. لتعديل مستودع، حدّد الميزة المتأثّرة والواجهات التي يجب أن يحافظ عليها التنفيذ. اطلب تعديلًا قابلًا للتحرير أو دالة كاملة بشكل منفصل عن التعليق التفسيري.

يمكن لاستجابة مفيدة أن تنظّم التشخيص والتغيير المقترح والفحوص اللازمة لمراجعته. عندما تستند المهمة إلى مرجع مرئي أو سلوك مسجّل، قدّم تمثيلًا نصيًا مناسبًا واحتفظ بالمعرّفات التي تسمح بمقارنة النتيجة بالأصل. قارن التعديل المقترح بالشيفرة المقدّمة والسلوك المتوقّع والنتائج التي أعادتها الفحوص المتّصلة.

البرمجة الوكيلية ومسارات عمل المتصفّح

يبرز المطوّر استدعاء الأدوات وصيغة استدعاء دوال مصمّمة خصيصًا. يقدّم سير عمل وكيل متّصل أوصاف الأدوات ومخطّطات المدخلات والملاحظات، وينفّذ العمليات الفعلية. حدّد الإجراءات المسموح بها وشرطًا للاكتمال، ثم أعد نتائج الفحص أو التنفيذ الفعلية إلى النموذج حتى يتمكّن من تحديث العمل المقترح.

تعني قدرة وكيل المتصفّح المشاركة في سير عمل مع أداة متصفّح متّصلة، وليس الوصول التلقائي إلى متصفّح المستخدم أو الصفحات الحالية. ينطبق التمييز نفسه على فحص المستودع وتنفيذ الشيفرة. ينبغي أن يظلّ الأمر المقترح وطلب الأداة والعملية المكتملة منفصلة في التقرير النهائي. احتفظ بصيغة أدوات النموذج الأصلية وطريقة تحليلها بدلًا من افتراض أن قالب نموذج آخر قابل للتبادل معها.

السياق الطويل والإعداد

يصف المطوّر تمديد YaRN من السياق الأصلي ذي 262,144 توكن إلى نحو مليون لمهام على مستوى المستودع. استخدم إعداد سياق مناسبًا لمواد المستودع، مع تخصيص مساحة لملاحظات الأدوات والنتيجة. تقترح البداية السريعة أيضًا سياقًا أصغر، مثل 32,768، عندما يمنع ضغط الذاكرة عمل الإعداد الأكبر.

احتفظ بمسارات الشيفرة وأسماء الدوال والتعريفات ذات الصلة في المدخل الطويل. أزل الملفات المولّدة غير المرتبطة أو المواد المتكرّرة وخصّص مساحة للإجابة. تشترك النصوص المصدرية والسجل وملاحظات الأدوات والشيفرة المولّدة في مساحة التسلسل المضبوطة؛ ولا ينبغي التعامل مع أكبر مدخل ممكن كتذكّر مثالي لكل تبعية.

إرشادات التوليد

توصي أفضل الممارسات بقيم temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.05. تختلف توصية عقوبة التكرار الدقيقة عن عدة نماذج Qwen أخرى، وتظلّ جزءًا من طريقة استخدام إصدار Coder هذا. يوصي Qwen بمساحة توليد من 65,536 توكن لمعظم الاستعلامات، وهي توصية وليست حدًا أقصى صارمًا منفصلًا ومثبتًا.

حدّد لغة المخرجات وشكلها، مثل تعديل أو دالة كاملة أو تفسير، وتحقّق من صياغة الناتج البرمجية وواجهاته في سير عمل التطوير الحقيقي. يوضّح مثال الدالة لدى المطوّر آلية الأداة؛ وتظلّ مواصفات الأداة بحاجة إلى أسماء معاملات ودلالات إرجاع متّسقة داخليًا في التطبيق الذي يستخدمها.

القيود الجوهرية والنتيجة المفيدة

المدخل الموثّق لنسخة الأوزان هذه هو النص. لا يثبت مباشرةً فهم الصور أو الصوت أو الفيديو. تظلّ الشيفرة المولّدة والتفسير الواثق نواتج مسوّدة إلى أن تعود الفحوص أو الملاحظات ذات الصلة فعلًا من البيئة المتّصلة. النتيجة المفيدة هي مقترح تنفيذ قابل للفحص مرتبط بشروط المستودع المقدّمة، مع الحفاظ على هوية Coder الدقيقة ووضع عدم التفكير وإرشادات التوليد لدى المطوّر.

متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI POST /v1/chat/completions

الإدخال: text
الإخراج: text
صيغة الإخراج: json أو SSE

الحقل	النوع	المتطلب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية
الحقل`model`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages`	النوع`message[]`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود الحد الأدنى للعناصر: ⁦1⁩	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].role`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود أمثلة: system, user, assistant, tool, function الشروط: تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج. يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].content`	النوع`string\|content_part[]\|null`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].tool_calls`	النوع`tool_call[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].tool_call_id`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود ينطبق عندما: role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].name`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].reasoning_content`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود ينطبق عندما: أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].reasoning_details`	النوع`object\|array`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`max_tokens`	النوع`integer`	المتطلباختياري	القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`max_completion_tokens`	النوع`integer`	المتطلباختياري	القيم والحدود الحد الأدنى: ⁦1⁩ يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`stream`	النوع`boolean`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضيةfalse
الحقل`stream_options.include_usage`	النوع`boolean`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`temperature`	النوع`number`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`top_p`	النوع`number`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`stop`	النوع`string\|string[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools`	النوع`function_tool[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools[].type`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود function يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools[].function.name`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود ينطبق عندما: أداة دالة مقدّمة	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools[].function.description`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`tools[].function.parameters`	النوع`JSON_schema`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`tool_choice`	النوع`string\|object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`parallel_tool_calls`	النوع`boolean`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`response_format`	النوع`object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`reasoning_effort`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`reasoning`	النوع`object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`service_tier`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`instructions`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود حقل للتوافق	القيمة الافتراضية—
الحقل`functions`	النوع`function[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`function_call`	النوع`string\|object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`prompt_cache_options`	النوع`object`	المتطلباختياري	القيم والحدود يعتمد على النموذج	القيمة الافتراضية—
الحقل`modalities`	النوع`string[]`	المتطلباختياري	القيم والحدود text	القيمة الافتراضية—
الحقل`provider`	النوع`object`	المتطلباختياري	القيم والحدود الشروط: يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا	القيمة الافتراضية—
الحقل`cache_control.ttl`	النوع`string`	المتطلباختياري	القيم والحدود الشروط: تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه	القيمة الافتراضية—

تركيبات مواد الإدخال

النص · نص UTF8

messages[].content

معلمات الطريقة ودورة حياتها

المعلمة	المواصفات
المعلمة`content_type`	المواصفاتapplication/json
المعلمة`required`	المواصفاتmodel, messages
المعلمة`material_types`	المواصفاتtext
المعلمة`messages`	المواصفاتمصفوفة رسائل ببنية role/content
المعلمة`file_material`	المواصفاتمستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف
المعلمة`optional_controls`	المواصفاتstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
المعلمة`control_scope`	المواصفاتخاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة
المعلمة`output_modalities`	المواصفاتtext
المعلمة`hosted_operations`	المواصفاتfalse
المعلمة`multimodal_input_binding`	المواصفاتnull

دورة الحياة: synchronous_or_streamed

أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.

طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.

يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق.

الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع: التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن: التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال: التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

تعرفات Ailoot

الأسعار حسب الإعدادات

طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.

الإعدادات	جدول التعرفة	رموز السياق، أكثر من	رموز السياق، حتى القيمة شاملةً	الرسوم
الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز	جدول التعرفةالتعرفة الأساسية	رموز السياق، أكثر من—	رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى	الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0008 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز
الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب	جدول التعرفة—	رموز السياق، أكثر من⁦0⁩	رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى	الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0008 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →

أمثلة للطلبات

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

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": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\n

from 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='qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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"))\n

from 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='qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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")\n

استلام النتائج وحفظها

Ailoot Ultra · محادثة OpenAI

json أو SSE

الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.

عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.

حقول الاستجابة

الحقل	النوع
الحقل`choices[].index`	النوعinteger
الحقل`choices[].message.content`	النوعstring\|null
الحقل`choices[].message.tool_calls`	النوعtool_call[]
الحقل`choices[].message.reasoning_content`	النوعstring
الحقل`choices[].message.reasoning_details`	النوعobject\|array
الحقل`choices[].finish_reason`	النوعstring\|null
الحقل`usage`	النوعobject

الأخطاء والخطوات التالية

الاستجابة	الشرط	الخطوة التالية
الاستجابة⁦400⁩ · `invalid_request_error`	الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة	الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "نص UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json أو SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج.", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "أداة دالة مقدّمة" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.", "طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.", "يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "خاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة", "file_material": "مستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "مصفوفة رسائل ببنية role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "التعرفات الأساسية للرموز", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "الشريحة 1 لطول الطلب", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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\": \"qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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='qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from 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='qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "محادثة OpenAI", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0.8, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "الوضع السريع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار الوضع السريع" }, { "label": "الوضع المرن", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار وضع flex" }, { "label": "أقصى جهد للاستدلال", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.2, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 0.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "

Al

Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct

Alibaba /qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct

البداية

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج Qwen النصي للبرمجة دون تفكير، بإجمالي 30.5 مليار معامل و3.3 مليار معامل نشط. يستهدف التطوير على مستوى المستودع والبرمجة وسير عمل وكلاء المتصفّح، مع سياق أصلي من 262,144 توكن وصيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال.

المدخلات المقبولة: النص
النتائج: json · sse

عن النموذج

يغطي هذا الوصف قدرات النموذج. وترد أدناه المدخلات والمخرجات والخيارات المتاحة في Ailoot للطريقة المحددة.

أبرز النقاط: البرمجة على مستوى المستودع

Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج نصي يركّز على التعليمات لوكلاء البرمجة. يوثّق Qwen البرمجة واستخدام وكلاء المتصفّح والفهم على مستوى المستودع، مع صيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال وتكامل عبر مسارات عمل مثل Qwen Code. مدخلاته ومخرجاته نصية. احتفظ بنسخة أوزان Coder الدقيقة هذه بدلًا من استبدالها بالنموذج العام Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 أو Qwen3-Coder-Next، إذ يختلف تركيز التدريب وإرشادات التوليد فيهما.

يبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن، ويصف المطوّر تمديده إلى نحو مليون باستخدام YaRN. يمكن لسياق كبير جمع المزيد من أدلة المستودع معًا، لكن المهمة الواضحة تظلّ بحاجة إلى الوحدات والواجهات والمتطلّبات ذات الصلة. قدّم الناتج المتوقّع والسلوك القابل للملاحظة قبل طلب تغيير الشيفرة.

نظرة عامة على النموذج

يتضمّن نموذج خليط الخبراء إجمالي 30.5 مليار معامل، ويُنشّط 3.3 مليار. وله 48 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. تختلف دلالة المعاملات الإجمالية عن النشطة؛ ولا يمثّل الرقم النشط حجم نسخة الأوزان الكاملة. إعداده كنموذج لغة سببي هو نموذج نصي، وليس واجهة رؤية أو كلام.

لا يدعم Coder-30B-A3B-Instruct سوى وضع عدم التفكير ولا يولّد كتل تفكير صريحة. لا حاجة إلى الإعداد enable_thinking=False في مثال المطوّر. ويمكنه مع ذلك شرح خوارزمية أو تبرير تعديل في نص عادي. لا ينبغي الخلط بين طلب خطوات استدلال وتفعيل سلوك Thinking المنفصل في إصدار Qwen آخر.

إعداد طلب تطوير

قدّم الشيفرة ذات الصلة ومدخلًا يُظهر السلوك الحالي والنتيجة المرصودة والتغيير المقصود. لخوارزمية، حدّد قيود المدخلات والمخرجات المطلوبة قبل طلب نهج. لتعديل مستودع، حدّد الميزة المتأثّرة والواجهات التي يجب أن يحافظ عليها التنفيذ. اطلب تعديلًا قابلًا للتحرير أو دالة كاملة بشكل منفصل عن التعليق التفسيري.

يمكن لاستجابة مفيدة أن تنظّم التشخيص والتغيير المقترح والفحوص اللازمة لمراجعته. عندما تستند المهمة إلى مرجع مرئي أو سلوك مسجّل، قدّم تمثيلًا نصيًا مناسبًا واحتفظ بالمعرّفات التي تسمح بمقارنة النتيجة بالأصل. قارن التعديل المقترح بالشيفرة المقدّمة والسلوك المتوقّع والنتائج التي أعادتها الفحوص المتّصلة.

البرمجة الوكيلية ومسارات عمل المتصفّح

يبرز المطوّر استدعاء الأدوات وصيغة استدعاء دوال مصمّمة خصيصًا. يقدّم سير عمل وكيل متّصل أوصاف الأدوات ومخطّطات المدخلات والملاحظات، وينفّذ العمليات الفعلية. حدّد الإجراءات المسموح بها وشرطًا للاكتمال، ثم أعد نتائج الفحص أو التنفيذ الفعلية إلى النموذج حتى يتمكّن من تحديث العمل المقترح.

تعني قدرة وكيل المتصفّح المشاركة في سير عمل مع أداة متصفّح متّصلة، وليس الوصول التلقائي إلى متصفّح المستخدم أو الصفحات الحالية. ينطبق التمييز نفسه على فحص المستودع وتنفيذ الشيفرة. ينبغي أن يظلّ الأمر المقترح وطلب الأداة والعملية المكتملة منفصلة في التقرير النهائي. احتفظ بصيغة أدوات النموذج الأصلية وطريقة تحليلها بدلًا من افتراض أن قالب نموذج آخر قابل للتبادل معها.

السياق الطويل والإعداد

يصف المطوّر تمديد YaRN من السياق الأصلي ذي 262,144 توكن إلى نحو مليون لمهام على مستوى المستودع. استخدم إعداد سياق مناسبًا لمواد المستودع، مع تخصيص مساحة لملاحظات الأدوات والنتيجة. تقترح البداية السريعة أيضًا سياقًا أصغر، مثل 32,768، عندما يمنع ضغط الذاكرة عمل الإعداد الأكبر.

احتفظ بمسارات الشيفرة وأسماء الدوال والتعريفات ذات الصلة في المدخل الطويل. أزل الملفات المولّدة غير المرتبطة أو المواد المتكرّرة وخصّص مساحة للإجابة. تشترك النصوص المصدرية والسجل وملاحظات الأدوات والشيفرة المولّدة في مساحة التسلسل المضبوطة؛ ولا ينبغي التعامل مع أكبر مدخل ممكن كتذكّر مثالي لكل تبعية.

إرشادات التوليد

توصي أفضل الممارسات بقيم temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.05. تختلف توصية عقوبة التكرار الدقيقة عن عدة نماذج Qwen أخرى، وتظلّ جزءًا من طريقة استخدام إصدار Coder هذا. يوصي Qwen بمساحة توليد من 65,536 توكن لمعظم الاستعلامات، وهي توصية وليست حدًا أقصى صارمًا منفصلًا ومثبتًا.

حدّد لغة المخرجات وشكلها، مثل تعديل أو دالة كاملة أو تفسير، وتحقّق من صياغة الناتج البرمجية وواجهاته في سير عمل التطوير الحقيقي. يوضّح مثال الدالة لدى المطوّر آلية الأداة؛ وتظلّ مواصفات الأداة بحاجة إلى أسماء معاملات ودلالات إرجاع متّسقة داخليًا في التطبيق الذي يستخدمها.

القيود الجوهرية والنتيجة المفيدة

المدخل الموثّق لنسخة الأوزان هذه هو النص. لا يثبت مباشرةً فهم الصور أو الصوت أو الفيديو. تظلّ الشيفرة المولّدة والتفسير الواثق نواتج مسوّدة إلى أن تعود الفحوص أو الملاحظات ذات الصلة فعلًا من البيئة المتّصلة. النتيجة المفيدة هي مقترح تنفيذ قابل للفحص مرتبط بشروط المستودع المقدّمة، مع الحفاظ على هوية Coder الدقيقة ووضع عدم التفكير وإرشادات التوليد لدى المطوّر.

متاح في Ailoot · المدخلات والطرائق

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic POST /v1/messages

الإدخال: text
الإخراج: json, sse
صيغة الإخراج: JSON أو SSE

الحقل	النوع	المتطلب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية
الحقل`model`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages`	النوع`message[]`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].role`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود user, assistant	القيمة الافتراضية—
الحقل`messages[].content`	النوع`string`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`max_tokens`	النوع`integer`	المتطلبمطلوب	القيم والحدود	القيمة الافتراضية—
الحقل`stream`	النوع`boolean`	المتطلباختياري	القيم والحدود	القيمة الافتراضيةfalse

تركيبات مواد الإدخال

النص · نص UTF-8

سلسلة نصية messages[].content

معلمات الطريقة ودورة حياتها

المعلمة	المواصفات
المعلمة`content_type`	المواصفاتapplication/json
المعلمة`required`	المواصفاتmodel, messages, max_tokens
المعلمة`optional_controls`	المواصفاتstream
المعلمة`material_types`	المواصفاتtext
المعلمة`text_file_material`	المواصفاتاقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة.

دورة الحياة: synchronous_or_streamed

الباقات

مراجع التسعير لا تضيف خيارات للطلب. المعلمات المدعومة مذكورة للطريقة المحددة.

الوضع السريع: التعرفة القياسية عند اختيار الوضع السريع
الوضع المرن: التعرفة القياسية عند اختيار وضع flex
أقصى جهد للاستدلال: التعرفة القياسية عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال

تعرفات Ailoot

الأسعار حسب الإعدادات

طابق كل رسم مع الشروط المعروضة. طبّق تعرفة واحدة لكل مجموعة من الإعدادات البديلة.

الإعدادات	جدول التعرفة	رموز السياق، أكثر من	رموز السياق، حتى القيمة شاملةً	الرسوم
الإعداداتالتعرفات الأساسية للرموز	جدول التعرفةالتعرفة الأساسية	رموز السياق، أكثر من—	رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى	الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0008 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز
الإعداداتالشريحة 1 لطول الطلب	جدول التعرفة—	رموز السياق، أكثر من⁦0⁩	رموز السياق، حتى القيمة شاملةًلا يوجد حد أقصى	الرسوم الإدخال · رموز الإدخال $0.0002 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0008 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت $0 / 1K من الرموز الإدخال · الكتابة إلى ذاكرة التخزين المؤقت، 1 ساعة — / 1K من الرموز

تحجز Ailoot مبلغًا تقديريًا قبل الطلب. وبعد ظهور النتيجة، تُسوّي الرسوم النهائية بناءً على الاستخدام المقاس. وتستخدم تسوية البث سجل الاستخدام النهائي. كيفية عمل حجز المبلغ وتسوية الرسوم →

أمثلة للطلبات

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

{\n  "model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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': 'qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\n

import 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': 'qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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))\n

استلام النتائج وحفظها

Ailoot Ultra · رسائل Anthropic

JSON أو SSE

الاحتفاظ بكل النتائج المكتملة

احتفظ بكل استجابة كاملة وكل ملف وجزء محتوى تم إرجاعه.

احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.

عند الحاجة إلى التحقق من الاستجابة الأصلية

احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية.

حقول الاستجابة

الحقل	النوع
الحقل`id`	النوعstring
الحقل`model`	النوعstring
الحقل`content[]`	النوعtext\|thinking\|tool_use\|other content block
الحقل`stop_reason`	النوعstring\|null
الحقل`usage`	النوعobject

الأخطاء والخطوات التالية

الاستجابة	الشرط	الخطوة التالية
الاستجابة⁦400⁩ · `invalid_request_error`	الشرطحقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة	الخطوة التاليةصحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.

الأسماء البديلة

الأسماء البديلة للنموذج

Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "سلسلة نصية messages[].content", "required_material": "نص UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON أو SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "اقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "التعرفات الأساسية للرموز", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "الشريحة 1 لطول الطلب", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "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': 'qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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': 'qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "رسائل Anthropic", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0.8, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "الوضع السريع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار الوضع السريع" }, { "label": "الوضع المرن", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار وضع flex" }, { "label": "أقصى جهد للاستدلال", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.2, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 0.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } } ], "model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "580cd65d2f442a23d6df746e951231f337f502c40d3dd3806bcd3895663a2b3c", "input_html_sha256": "44ea6f55c230bcbaaa68d382fcc731938442d507d7db8c0a87159605bbe8678f", "private_audit_sha256": "3f107c0e33d1c97f6e06007856f2b5ef439b704ded1896c344b3ab09eb3061b2", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/", "description": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج Qwen النصي للبرمجة دون تفكير، بإجمالي 30.5 مليار معامل و3.3 مليار معامل نشط. يستهدف التطوير على مستوى المستودع والبرمجة وسير عمل وكلاء المتصفّح، مع سياق أصلي من 262,144 توكن وصيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال.", "locale": "ar", "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/index.md", "title": "Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/ar/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/" }, "practicalHtml": "

مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

Implement interval overlap correctly\n\nImplement overlaps(a, b) for two half-open intervals [start, end), using numeric endpoints. Intervals touching at an endpoint do not overlap. Reject intervals with start greater than end; empty intervals never overlap. Return a complete Python function and tests for genuine overlap, touching, empty and reversed intervals. Keep the interface limited to two pairs.

النتيجة المتوقعة

A complete Python function and four focused tests expressing the interval contract.

التحقق من النتيجة

Check that [1, 3) and [3, 5) return false and an empty interval cannot overlap a containing interval.

", "practicalText": "مهمة عملية مثال تقني باللغة الإنجليزية Implement interval overlap correctly Implement overlaps(a, b) for two half-open intervals [start, end), using numeric endpoints. Intervals touching at an endpoint do not overlap. Reject intervals with start greater than end; empty intervals never overlap. Return a complete Python function and tests for genuine overlap, touching, empty and reversed intervals. Keep the interface limited to two pairs. النتيجة المتوقعة A complete Python function and four focused tests expressing the interval contract. التحقق من النتيجة Check that [1, 3) and [3, 5) return false and an empty interval cannot overlap a containing interval.", "rawModel": { "about": "أبرز النقاط: البرمجة على مستوى المستودع\n\nQwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج نصي يركّز على التعليمات لوكلاء البرمجة. يوثّق Qwen البرمجة واستخدام وكلاء المتصفّح والفهم على مستوى المستودع، مع صيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال وتكامل عبر مسارات عمل مثل Qwen Code. مدخلاته ومخرجاته نصية. احتفظ بنسخة أوزان Coder الدقيقة هذه بدلًا من استبدالها بالنموذج العام Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 أو Qwen3-Coder-Next، إذ يختلف تركيز التدريب وإرشادات التوليد فيهما.\n\nيبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن، ويصف المطوّر تمديده إلى نحو مليون باستخدام YaRN. يمكن لسياق كبير جمع المزيد من أدلة المستودع معًا، لكن المهمة الواضحة تظلّ بحاجة إلى الوحدات والواجهات والمتطلّبات ذات الصلة. قدّم الناتج المتوقّع والسلوك القابل للملاحظة قبل طلب تغيير الشيفرة.\n\nنظرة عامة على النموذج\n\nيتضمّن نموذج خليط الخبراء إجمالي 30.5 مليار معامل، ويُنشّط 3.3 مليار. وله 48 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. تختلف دلالة المعاملات الإجمالية عن النشطة؛ ولا يمثّل الرقم النشط حجم نسخة الأوزان الكاملة. إعداده كنموذج لغة سببي هو نموذج نصي، وليس واجهة رؤية أو كلام.\n\nلا يدعم Coder-30B-A3B-Instruct سوى وضع عدم التفكير ولا يولّد كتل تفكير صريحة. لا حاجة إلى الإعداد enable_thinking=False في مثال المطوّر. ويمكنه مع ذلك شرح خوارزمية أو تبرير تعديل في نص عادي. لا ينبغي الخلط بين طلب خطوات استدلال وتفعيل سلوك Thinking المنفصل في إصدار Qwen آخر.\n\nإعداد طلب تطوير\n\nقدّم الشيفرة ذات الصلة ومدخلًا يُظهر السلوك الحالي والنتيجة المرصودة والتغيير المقصود. لخوارزمية، حدّد قيود المدخلات والمخرجات المطلوبة قبل طلب نهج. لتعديل مستودع، حدّد الميزة المتأثّرة والواجهات التي يجب أن يحافظ عليها التنفيذ. اطلب تعديلًا قابلًا للتحرير أو دالة كاملة بشكل منفصل عن التعليق التفسيري.\n\nيمكن لاستجابة مفيدة أن تنظّم التشخيص والتغيير المقترح والفحوص اللازمة لمراجعته. عندما تستند المهمة إلى مرجع مرئي أو سلوك مسجّل، قدّم تمثيلًا نصيًا مناسبًا واحتفظ بالمعرّفات التي تسمح بمقارنة النتيجة بالأصل. قارن التعديل المقترح بالشيفرة المقدّمة والسلوك المتوقّع والنتائج التي أعادتها الفحوص المتّصلة.\n\nالبرمجة الوكيلية ومسارات عمل المتصفّح\n\nيبرز المطوّر استدعاء الأدوات وصيغة استدعاء دوال مصمّمة خصيصًا. يقدّم سير عمل وكيل متّصل أوصاف الأدوات ومخطّطات المدخلات والملاحظات، وينفّذ العمليات الفعلية. حدّد الإجراءات المسموح بها وشرطًا للاكتمال، ثم أعد نتائج الفحص أو التنفيذ الفعلية إلى النموذج حتى يتمكّن من تحديث العمل المقترح.\n\nتعني قدرة وكيل المتصفّح المشاركة في سير عمل مع أداة متصفّح متّصلة، وليس الوصول التلقائي إلى متصفّح المستخدم أو الصفحات الحالية. ينطبق التمييز نفسه على فحص المستودع وتنفيذ الشيفرة. ينبغي أن يظلّ الأمر المقترح وطلب الأداة والعملية المكتملة منفصلة في التقرير النهائي. احتفظ بصيغة أدوات النموذج الأصلية وطريقة تحليلها بدلًا من افتراض أن قالب نموذج آخر قابل للتبادل معها.\n\nالسياق الطويل والإعداد\n\nيصف المطوّر تمديد YaRN من السياق الأصلي ذي 262,144 توكن إلى نحو مليون لمهام على مستوى المستودع. استخدم إعداد سياق مناسبًا لمواد المستودع، مع تخصيص مساحة لملاحظات الأدوات والنتيجة. تقترح البداية السريعة أيضًا سياقًا أصغر، مثل 32,768، عندما يمنع ضغط الذاكرة عمل الإعداد الأكبر.\n\nاحتفظ بمسارات الشيفرة وأسماء الدوال والتعريفات ذات الصلة في المدخل الطويل. أزل الملفات المولّدة غير المرتبطة أو المواد المتكرّرة وخصّص مساحة للإجابة. تشترك النصوص المصدرية والسجل وملاحظات الأدوات والشيفرة المولّدة في مساحة التسلسل المضبوطة؛ ولا ينبغي التعامل مع أكبر مدخل ممكن كتذكّر مثالي لكل تبعية.\n\nإرشادات التوليد\n\nتوصي أفضل الممارسات بقيم temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.05. تختلف توصية عقوبة التكرار الدقيقة عن عدة نماذج Qwen أخرى، وتظلّ جزءًا من طريقة استخدام إصدار Coder هذا. يوصي Qwen بمساحة توليد من 65,536 توكن لمعظم الاستعلامات، وهي توصية وليست حدًا أقصى صارمًا منفصلًا ومثبتًا.\n\nحدّد لغة المخرجات وشكلها، مثل تعديل أو دالة كاملة أو تفسير، وتحقّق من صياغة الناتج البرمجية وواجهاته في سير عمل التطوير الحقيقي. يوضّح مثال الدالة لدى المطوّر آلية الأداة؛ وتظلّ مواصفات الأداة بحاجة إلى أسماء معاملات ودلالات إرجاع متّسقة داخليًا في التطبيق الذي يستخدمها.\n\nالقيود الجوهرية والنتيجة المفيدة\n\nالمدخل الموثّق لنسخة الأوزان هذه هو النص. لا يثبت مباشرةً فهم الصور أو الصوت أو الفيديو. تظلّ الشيفرة المولّدة والتفسير الواثق نواتج مسوّدة إلى أن تعود الفحوص أو الملاحظات ذات الصلة فعلًا من البيئة المتّصلة. النتيجة المفيدة هي مقترح تنفيذ قابل للفحص مرتبط بشروط المستودع المقدّمة، مع الحفاظ على هوية Coder الدقيقة ووضع عدم التفكير وإرشادات التوليد لدى المطوّر.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Alibaba", "available": null, "canonical_model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "capabilities": { "context_length": 262144, "manufacturer_input": [ "text" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" } ], "summary": "التسعير الكامل للتكوين في التفاصيل." } ], "ctx": null, "entity_type": "model", "formats": [ "chat", "messages" ], "id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "A model-dependent field needs the exact published model profile; unspecified defaults/enums are not guessed.", "Tool calls propose actions; the client application returns actual observations with the returned call ID.", "Guarded canonical keys must occur once; duplicate or case-varied model/tools/cap fields are rejected." ], "ignored_fields": [], "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "messages[].content", "required_material": "نص UTF8" } ], "operation_modes": [ "conversation", "function_tool_continuation", "streaming" ], "outputs": { "all_results": "احتفظ بكل اختيار ومحتواه واستدعاءات أدواته واستدلاله. في SSE، جمّع التحديثات بحسب فهرس الاختيار/الأداة، واحتفظ بسبب الإنهاء النهائي والاستخدام.", "family": "text", "fields": [ { "description": null, "name": "choices[].index", "type": "integer" }, { "description": null, "name": "choices[].message.content", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "choices[].message.tool_calls", "type": "tool_call[]" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_content", "type": "string" }, { "description": null, "name": "choices[].message.reasoning_details", "type": "object|array" }, { "description": null, "name": "choices[].finish_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "json أو SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "min_items": 1, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "model_dependent", "conditions": "تُمثَّل هذه الأدوار صراحةً بأنواع التوافق في الشيفرة المصدرية؛ وتظل مجموعة الأدوار الدقيقة خاصة بكل نموذج.", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "system", "user", "assistant", "tool", "function" ], "enum_exhaustive": false, "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": false, "type": "string|content_part[]|null" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_calls", "required": false, "type": "tool_call[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].tool_call_id", "required": false, "type": "string", "when": "role=tool؛ استخدم المعرّف الفعلي المُرجع" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].name", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_content", "required": false, "type": "string", "when": "أعِد تمرير الاستدلال الفعلي المُرجع حيث يستخدمه هذا النموذج" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].reasoning_details", "required": false, "type": "object|array" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "minimum": 1, "name": "max_completion_tokens", "required": false, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream_options.include_usage", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "temperature", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "top_p", "required": false, "type": "number" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stop", "required": false, "type": "string|string[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools", "required": false, "type": "function_tool[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "function" ], "enum_known": true, "name": "tools[].type", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.name", "required": true, "type": "string", "when": "أداة دالة مقدّمة" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.description", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tools[].function.parameters", "required": false, "type": "JSON_schema" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "tool_choice", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "parallel_tool_calls", "required": false, "type": "boolean" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "response_format", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning_effort", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "reasoning", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "service_tier", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "source_compatibility", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "instructions", "required": false, "type": "string" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "functions", "required": false, "type": "function[]" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "function_call", "required": false, "type": "string|object" }, { "availability": "model_dependent", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "prompt_cache_options", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "text" ], "enum_known": true, "name": "modalities", "required": false, "type": "string[]" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "يُرفَض provider.options في مسار Ultra النصي هذا", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "provider", "required": false, "type": "object" }, { "availability": "source_interface", "conditions": "تُرفَض 1h في المواضع الفعلية للتخزين المؤقت للموجّه", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "cache_control.ttl", "required": false, "type": "string" } ], "profile_binding": "Exact existing Ailoot model and method; interface constraints below do not assert provider qualification.", "unsupported": [ "additional models/models list", "plugins", "route", "hosted tools; ordinary client function tools remain separate", "non-text output modalities", "provider.options overrides", "one-hour prompt-cache TTL" ] }, "hints": [ "أرسل معرّف النموذج الدقيق مع messages.", "طول السياق ليس حدًا أقصى للإخراج.", "يمكن لملف نصي تقديم نص حرفي؛ وتحتاج مدخلات الصور/الصوت/كائنات الملفات إلى ربط دقيق." ], "input": { "content_type": "application/json", "control_scope": "خاص بالنموذج؛ أدوات الدوال التي يقدّمها المستخدم تختلف عن الأدوات المستضافة", "file_material": "مستند UTF-8 الفعلي مُدرج كنص حرفي؛ لا يُستنتَج معرّف ملف", "hosted_operations": false, "material_types": [ "text" ], "messages": "مصفوفة رسائل ببنية role/content", "multimodal_input_binding": null, "optional_controls": [ "stream", "temperature", "top_p", "stop", "max_tokens", "max_completion_tokens", "reasoning", "response_format", "tools", "tool_choice" ], "output_modalities": [ "text" ], "required": [ "model", "messages" ] }, "lifecycle": { "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "preserve original request id; no generic chat job retrieval path" }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions" }, "method_aliases": [], "operation_modes": [ "text_chat" ], "output": { "content": "choices[].message.content or stream delta", "family": "text", "format": "json or supported SSE", "tool_calls": "retain actual returned function calls" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "التعرفات الأساسية للرموز", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "الشريحة 1 لطول الطلب", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "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\": \"qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from 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='qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" }, { "code": "from 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='qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\")\n", "label": "Python SDK streaming · all events", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "محادثة OpenAI", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0.8, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "الوضع السريع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار الوضع السريع" }, { "label": "الوضع المرن", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار وضع flex" }, { "label": "أقصى جهد للاستدلال", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.2, "input_multiplier": null, "interval_boundary": "min_exclusive_max_inclusive", "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "null_rate_policy": "unknown or inherited; never zero", "out": 0.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "حقول مطلوبة أو تمثيل مادة أو قيمة معلمة غير صحيحة", "http_status": 400, "recovery": "صحّح الحقول المحددة قبل طلب إنشاء جديد.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "احتفظ بمعرّفات الطلبات/الاستجابات والترويسات. لا يُقدَّم URL عام لاسترجاع مهمة نصية." }, "material_combinations": [ { "mode": "text", "representation": "سلسلة نصية messages[].content", "required_material": "نص UTF-8" } ], "operation_modes": [ "synchronous_json", "streamed_SSE" ], "outputs": { "all_results": "احتفظ بكل كتل المحتوى وتوقيعات التفكير ومعرّفات استخدام الأدوات الفعلية. جمّع جميع تحديثات كتل SSE؛ فأول كتلة نصية ليست الإخراج الكامل.", "family": "protocol", "fields": [ { "description": null, "name": "id", "type": "string" }, { "description": null, "name": "model", "type": "string" }, { "description": null, "name": "content[]", "type": "text|thinking|tool_use|other content block" }, { "description": null, "name": "stop_reason", "type": "string|null" }, { "description": null, "name": "usage", "type": "object" } ], "format": "JSON أو SSE" }, "parameters": [ { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct" ], "enum_known": true, "name": "model", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages", "required": true, "type": "message[]" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": [ "user", "assistant" ], "enum_known": true, "name": "messages[].role", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "messages[].content", "required": true, "type": "string" }, { "availability": "source_interface", "default": null, "default_known": false, "enum": null, "enum_known": false, "name": "max_tokens", "required": true, "type": "integer" }, { "availability": "source_interface", "default": false, "default_known": true, "enum": null, "enum_known": false, "name": "stream", "required": false, "type": "boolean" } ], "profile_binding": "Documented current stock Messages bridge; optional model capabilities are separate from this minimal text request.", "request_schema": { "additionalProperties": false, "properties": { "max_tokens": { "minimum": 1, "type": "integer" }, "messages": { "items": { "additionalProperties": false, "properties": { "content": { "oneOf": [ { "type": "string" }, { "items": { "oneOf": [ { "properties": { "text": { "type": "string" }, "type": { "const": "text" } }, "required": [ "type", "text" ], "type": "object" }, { "properties": { "source": { "oneOf": [ { "properties": { "type": { "const": "url" }, "url": { "type": "string" } }, "required": [ "type", "url" ], "type": "object" }, { "properties": { "data": { "type": "string" }, "media_type": { "type": "string" }, "type": { "const": "base64" } }, "required": [ "type", "media_type", "data" ], "type": "object" } ] }, "type": { "const": "image" } }, "required": [ "type", "source" ], "type": "object" } ] }, "type": "array" } ] }, "role": { "enum": [ "user", "assistant" ], "type": "string" } }, "required": [ "role", "content" ], "type": "object" }, "minItems": 1, "type": "array" }, "model": { "enum": [ "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct" ], "type": "string" }, "stream": { "default": false, "type": "boolean" } }, "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "type": "object" }, "schema_template": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "stream": false }, "unsupported": [ "No query API key.", "Hosted/server-side tools and model-specific optional controls are not part of this minimal family example." ] }, "input": { "content_type": "application/json", "material_types": [ "text" ], "optional_controls": [ "stream" ], "required": [ "model", "messages", "max_tokens" ], "text_file_material": "اقرأ مستند UTF-8 الفعلي وضع نصه في الإدخال المحدد أو السلسلة النصية لمحتوى الرسالة." }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Keep request/response IDs and headers. No generic text job retrieval URL is supplied." }, "manufacturer_capability": null, "method": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "output": { "all_results": "Keep all content blocks, thinking signatures and actual tool-use IDs. Assemble all SSE block deltas; a first text block is not the complete output.", "family": "protocol", "format": "JSON or SSE" } }, "ctx": null, "declared_pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "التعرفات الأساسية للرموز", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "الشريحة 1 لطول الطلب", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "examples": [ { "code": "{\n \"model\": \"qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct\",\n \"max_tokens\": 128,\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Summarize the incident report.\"\n }\n ],\n \"stream\": false\n}", "label": "Complete minimal JSON body", "language": "json" }, { "code": "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': 'qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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\n", "label": "curl · use your UTF-8 document", "language": "bash" }, { "code": "import 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': 'qwen/qwen3-coder-30b-a3b-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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": 1, "flex_multiplier": 1, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.2, "input": [ "text" ], "label": "رسائل Anthropic", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 0.8, "output": [ "json", "sse" ], "path": "/v1/messages", "price_conditions": [ { "label": "الوضع السريع", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار الوضع السريع" }, { "label": "الوضع المرن", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عند اختيار وضع flex" }, { "label": "أقصى جهد للاستدلال", "value": "التعرفة القياسية", "when": "عندما يُطبَّق الضبط الافتراضي default مع أقصى جهد للاستدلال" } ], "pricing": { "billing_mode": "token", "image_input_price": null, "image_output_price": null, "per_request_price": null }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.2, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 0.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "model_aliases": [ { "canonical_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "request_model_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct", "price": { "in": 0.2, "in_label": null, "out": 0.8, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.2, "sort_out": 0.8, "varies": true }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "OpenAI Chat · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "OpenAI Chat · Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "Anthropic Messages · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] }, { "dimensions": { "max_context_tokens_inclusive": null, "min_context_tokens_exclusive": 0 }, "label": "Anthropic Messages · Request-length tier 1", "units": [ { "amount": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "native_quantity": 1, "native_unit": "input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "input_token" }, { "amount": "0.0008000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000008", "native_quantity": 1, "native_unit": "output_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "out", "unit": "output_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "cached_input_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "cached_input_token" }, { "amount": "0", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } ], "public_id": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "short": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج Qwen النصي للبرمجة دون تفكير، بإجمالي 30.5 مليار معامل و3.3 مليار معامل نشط. يستهدف التطوير على مستوى المستودع والبرمجة وسير عمل وكلاء المتصفّح، مع سياق أصلي من 262,144 توكن وصيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال." }, "renderer_schema": { "method_order": "Original DTO methods order; every exact route/format/path/caller survives.", "prices": "Original public DTO fields and original native display HTML; no flattened or normalized offers." }, "representation": "exact-public-dto-and-native-renderer-html", "representationNotes": { "current_reference": { "about_json_pointer": "/aboutHtml", "methods": [ { "contract_json_pointer": "/methods/0/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/0/html", "method_ordinal": 0 }, { "contract_json_pointer": "/methods/1/rawMethod/contract", "html_json_pointer": "/methods/1/html", "method_ordinal": 1 } ], "role": "current-semantic-reference" }, "raw_input": { "examples_role": "historical-input-not-current-ready-examples", "json_pointers": [ "/rawModel", "/methods/0/rawMethod", "/methods/1/rawMethod" ], "role": "historical-owner-input" }, "schema": "ailoot-native-model-representations-v1" }, "schema": "ailoot-static-model-facts-v1", "schema_version": 1, "shortText": "Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct هو نموذج Qwen النصي للبرمجة دون تفكير، بإجمالي 30.5 مليار معامل و3.3 مليار معامل نشط. يستهدف التطوير على مستوى المستودع والبرمجة وسير عمل وكلاء المتصفّح، مع سياق أصلي من 262,144 توكن وصيغة مخصّصة لاستدعاء الدوال.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "4cafdf0f35191bf1234174a50da1a7f36e6fe7f854a1898e23f8844f584f548c", "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e" }, "sourceRevision": "783b84226d559336282c293a344a2533b01a60ecba42b1a3e6d9ff387d205297" }