{ "aboutHtml": "

إصدار 235B-A22B Instruct

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو عضو Qwen3-VL القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات. يقبل النص والصور والفيديو ويولّد النص، بما فيه الشيفرة أو ناتج مستند مطلوب. احتفظ بإصدار Instruct الدقيق بدلًا من إسناد خصائص استجابة نسخة Thinking أو طريقة استخدام حجم آخر إليه. تعطي المهمة المفيدة النموذج سؤالًا محدّدًا ونتيجة يمكن مقارنتها بالأدلة المقدّمة.

الوكلاء المرئيون والبرمجة

يصف المطوّر مسارات عمل وكلاء مرئيين تتعرّف على عناصر الواجهة وتفهم وظائفها وتستدعي أدوات لمهام الكمبيوتر أو الهاتف المحمول. قدّم لقطة شاشة وهدفًا، ثم اطلب عنصر التحكّم ذي الصلة والأدلة التي تدعم الاختيار. ينفّذ التطبيق المتّصل الإجراءات ويقدّم النتائج؛ ولا يتحكّم التعرّف على واجهة بحد ذاته في جهاز.

تشمل البرمجة المرئية محتوى الرسوم التخطيطية وHTML أو CSS أو JavaScript المنتَج من الصور أو الفيديو. قدّم مرجع التخطيط والقيود الوظيفية والمخرجات المطلوبة القابلة للتحرير. لتغيير صفحة موجودة، أدرج المصدر وحالات التفاعل ذات الصلة. اطلب الناتج منفصلًا عن التفسير حتى يمكن عرضه ومراجعته في سير عمل تطوير. يظلّ المصدر المولّد مقترحًا، وليس دليلًا على تطبيق يعمل.

الإدراك المكاني والمواد الطويلة

يوثّق Qwen أحكامًا عن المواضع ووجهات النظر والحجب، بما فيها تحديد مواضع الكائنات في بُعدين ودعم تحديد مواضعها في ثلاثة أبعاد. حدّد الكائنات والعلاقة المهمة، ثم اسأل عن الإشارات المرئية التي تدعم الاستنتاج. لا ينبغي التعامل مع علاقة مستندة إلى صورة كقياس فيزيائي مُعاير.

يبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن. تصف العائلة الكتب والفيديو الممتد لساعات، مع فهرسة أحداث على مستوى الثواني وتمديد إلى نحو مليون توكن عبر الإعداد. احتفظ بالتوقيت ومعرّفات المصادر عند طلب سرد أحداث. يحدّد التمثيل وأخذ العينات المواد التي تدخل الطلب؛ وليس السياق الكبير ضمانًا لتذكّر مثالي لكل صفحة أو إطار.

الاستدلال والتعرّف وOCR

تدعم العائلة أسئلة مرئية في STEM والرياضيات والسببية والمنطق. قدّم المسألة كاملة وتسميات الرسم واطلب من النموذج تحديد القيم أو العلاقات المستخدمة قبل الاستنتاج. يجتمع النص والرؤية، ولذلك يمكن لسؤال واحد ربط فقرة بشكلها وتعليمات المستخدم.

يمتدّ التعرّف إلى الأشخاص والمنتجات والمعالم والنباتات والحيوانات والشخصيات الإعلامية. يشمل OCR عددًا يبلغ 32 لغة ويستهدف الإضاءة المنخفضة والضبابية والميل، بما فيها المفردات المتخصّصة وبنية المستندات الطويلة. قدّم صفحات مقروءة واطلب حقولًا مسمّاة أو اقتباسات أو جدولًا يمكن فحصه بالرجوع إلى الصورة. تعكس هذه التطبيقات النطاق الموثّق، ولا تضمن تحديدًا أو تفريغًا أو حسابًا دقيقًا.

تحديثات البنية

يتضمّن إعداد النص المنشور القائم على خليط الخبراء 94 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. يمثّل Interleaved-MRoPE الوقت والعرض والارتفاع للاستدلال على الفيديو. يجمع DeepStack الميزات المرئية من مستويات متعددة للمشفّر، وتربط محاذاة النص والطوابع الزمنية الأحداث بمراجع زمنية. استخدم إصدار 235B-A22B Instruct هذا باتّساق عند إعداد المهام المرئية ومقارنة نتائجها.

إعداد المدخلات المرئية

تغطّي أمثلة العائلة الطلبات النصية فقط والصور المفردة أو المتعددة والفيديو. ضع تسميات للمدخلات المرئية وحدّد علاقتها. ميزانيتا بكسلات الصور والفيديو منفصلتان، بينما تُضبط أبعاد الصورة الصريحة على مضاعفات 32. الإعداد الافتراضي الموثّق للفيديو إطاران في الثانية، مع عناصر تحكّم في المعدّل أو عدد الإطارات حيثما كانت مدعومة. احتفظ ببيانات الفيديو الوصفية وتجنّب تغيير الحجم مرتين عندما تكون الأداة المساعدة قد غيّرت حجم المادة بالفعل.

لعدة صفحات مستندات، نظّم الإجابة حسب تسمية الصفحة واطلب حقولًا أو مقاطع داعمة. لمقطع، اطلب الحدث ذا الصلة وفترته والأدلة المرئية. قارن فترة الحدث المعادة وتفاصيله الداعمة بالمقطع الأصلي وتوقيته.

إرشادات التوليد والقيود

يستخدم ملف توليد نسخة الأوزان افتراضيًا temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.0. وتستخدم طريقة Instruct للعائلة أيضًا عقوبة حضور من 1.5 ومساحة مخرجات من 32,768 توكن. هذه المساحة ميزانية طريقة استخدام لدى المطوّر، وليست سقفًا صارمًا منفصلًا ومثبتًا للمخرجات. تظلّ المساحات الخاصة بالمهام في بطاقة 8B والإعدادات المسبقة لإصدار Thinking منفصلة.

يستخدم تمديد سياق العائلة YaRN، ويقترح عاملًا من اثنين أو ثلاثة عند نقل مخطّط المواضع المتداخل من 256K إلى نحو 1M. خصّص مساحة للإجابة إلى جانب النص والمواد المرئية الممثّلة، وتحقّق من الاقتباسات والأرقام المستخرجة والشيفرة المولّدة بالرجوع إلى المصدر. النتيجة المفيدة ناتج نصي محدّد مع الحفاظ على أدلته المرئية الداعمة وهوية Instruct الدقيقة.

", "aboutText": "إصدار 235B-A22B Instruct\n\nQwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو عضو Qwen3-VL القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات. يقبل النص والصور والفيديو ويولّد النص، بما فيه الشيفرة أو ناتج مستند مطلوب. احتفظ بإصدار Instruct الدقيق بدلًا من إسناد خصائص استجابة نسخة Thinking أو طريقة استخدام حجم آخر إليه. تعطي المهمة المفيدة النموذج سؤالًا محدّدًا ونتيجة يمكن مقارنتها بالأدلة المقدّمة.\n\nالوكلاء المرئيون والبرمجة\n\nيصف المطوّر مسارات عمل وكلاء مرئيين تتعرّف على عناصر الواجهة وتفهم وظائفها وتستدعي أدوات لمهام الكمبيوتر أو الهاتف المحمول. قدّم لقطة شاشة وهدفًا، ثم اطلب عنصر التحكّم ذي الصلة والأدلة التي تدعم الاختيار. ينفّذ التطبيق المتّصل الإجراءات ويقدّم النتائج؛ ولا يتحكّم التعرّف على واجهة بحد ذاته في جهاز.\n\nتشمل البرمجة المرئية محتوى الرسوم التخطيطية وHTML أو CSS أو JavaScript المنتَج من الصور أو الفيديو. قدّم مرجع التخطيط والقيود الوظيفية والمخرجات المطلوبة القابلة للتحرير. لتغيير صفحة موجودة، أدرج المصدر وحالات التفاعل ذات الصلة. اطلب الناتج منفصلًا عن التفسير حتى يمكن عرضه ومراجعته في سير عمل تطوير. يظلّ المصدر المولّد مقترحًا، وليس دليلًا على تطبيق يعمل.\n\nالإدراك المكاني والمواد الطويلة\n\nيوثّق Qwen أحكامًا عن المواضع ووجهات النظر والحجب، بما فيها تحديد مواضع الكائنات في بُعدين ودعم تحديد مواضعها في ثلاثة أبعاد. حدّد الكائنات والعلاقة المهمة، ثم اسأل عن الإشارات المرئية التي تدعم الاستنتاج. لا ينبغي التعامل مع علاقة مستندة إلى صورة كقياس فيزيائي مُعاير.\n\nيبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن. تصف العائلة الكتب والفيديو الممتد لساعات، مع فهرسة أحداث على مستوى الثواني وتمديد إلى نحو مليون توكن عبر الإعداد. احتفظ بالتوقيت ومعرّفات المصادر عند طلب سرد أحداث. يحدّد التمثيل وأخذ العينات المواد التي تدخل الطلب؛ وليس السياق الكبير ضمانًا لتذكّر مثالي لكل صفحة أو إطار.\n\nالاستدلال والتعرّف وOCR\n\nتدعم العائلة أسئلة مرئية في STEM والرياضيات والسببية والمنطق. قدّم المسألة كاملة وتسميات الرسم واطلب من النموذج تحديد القيم أو العلاقات المستخدمة قبل الاستنتاج. يجتمع النص والرؤية، ولذلك يمكن لسؤال واحد ربط فقرة بشكلها وتعليمات المستخدم.\n\nيمتدّ التعرّف إلى الأشخاص والمنتجات والمعالم والنباتات والحيوانات والشخصيات الإعلامية. يشمل OCR عددًا يبلغ 32 لغة ويستهدف الإضاءة المنخفضة والضبابية والميل، بما فيها المفردات المتخصّصة وبنية المستندات الطويلة. قدّم صفحات مقروءة واطلب حقولًا مسمّاة أو اقتباسات أو جدولًا يمكن فحصه بالرجوع إلى الصورة. تعكس هذه التطبيقات النطاق الموثّق، ولا تضمن تحديدًا أو تفريغًا أو حسابًا دقيقًا.\n\nتحديثات البنية\n\nيتضمّن إعداد النص المنشور القائم على خليط الخبراء 94 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. يمثّل Interleaved-MRoPE الوقت والعرض والارتفاع للاستدلال على الفيديو. يجمع DeepStack الميزات المرئية من مستويات متعددة للمشفّر، وتربط محاذاة النص والطوابع الزمنية الأحداث بمراجع زمنية. استخدم إصدار 235B-A22B Instruct هذا باتّساق عند إعداد المهام المرئية ومقارنة نتائجها.\n\nإعداد المدخلات المرئية\n\nتغطّي أمثلة العائلة الطلبات النصية فقط والصور المفردة أو المتعددة والفيديو. ضع تسميات للمدخلات المرئية وحدّد علاقتها. ميزانيتا بكسلات الصور والفيديو منفصلتان، بينما تُضبط أبعاد الصورة الصريحة على مضاعفات 32. الإعداد الافتراضي الموثّق للفيديو إطاران في الثانية، مع عناصر تحكّم في المعدّل أو عدد الإطارات حيثما كانت مدعومة. احتفظ ببيانات الفيديو الوصفية وتجنّب تغيير الحجم مرتين عندما تكون الأداة المساعدة قد غيّرت حجم المادة بالفعل.\n\nلعدة صفحات مستندات، نظّم الإجابة حسب تسمية الصفحة واطلب حقولًا أو مقاطع داعمة. لمقطع، اطلب الحدث ذا الصلة وفترته والأدلة المرئية. قارن فترة الحدث المعادة وتفاصيله الداعمة بالمقطع الأصلي وتوقيته.\n\nإرشادات التوليد والقيود\n\nيستخدم ملف توليد نسخة الأوزان افتراضيًا temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.0. وتستخدم طريقة Instruct للعائلة أيضًا عقوبة حضور من 1.5 ومساحة مخرجات من 32,768 توكن. هذه المساحة ميزانية طريقة استخدام لدى المطوّر، وليست سقفًا صارمًا منفصلًا ومثبتًا للمخرجات. تظلّ المساحات الخاصة بالمهام في بطاقة 8B والإعدادات المسبقة لإصدار Thinking منفصلة.\n\nيستخدم تمديد سياق العائلة YaRN، ويقترح عاملًا من اثنين أو ثلاثة عند نقل مخطّط المواضع المتداخل من 256K إلى نحو 1M. خصّص مساحة للإجابة إلى جانب النص والمواد المرئية الممثّلة، وتحقّق من الاقتباسات والأرقام المستخرجة والشيفرة المولّدة بالرجوع إلى المصدر. النتيجة المفيدة ناتج نصي محدّد مع الحفاظ على أدلته المرئية الداعمة وهوية Instruct الدقيقة.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "

مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

Translate a layout description to HTML\n\nCreate a semantic HTML fragment from this text layout specification: a product section contains heading "Travel mug", a paragraph "350 ml, steel", and a list of features "Sealed lid" and "Hand wash". Return editable HTML only, with no scripts or styles. Preserve exact wording and use a heading, paragraph and unordered list.

النتيجة المتوقعة

One semantic HTML fragment using the requested heading, paragraph and two-item list.

التحقق من النتيجة

Inspect the element hierarchy and exact text; do not add a product image or unprovided features.

" }, "copy_sha256": "f7c401cdeef6b02bf8065c26cd15af1986aed73fcd38a39cba1859f420e6e279", "copy_source": { "locale": "ar", "pack_sha256": "0f56d90ba41881e1134accf82e57338f246f8753ca4c0cee929aaffada5d10e7", "record_model_id": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "source_facts_sha256": "fb55d6aa85b219352df02026b672c35e66cc1ba3637dba90de3c01115b8d9079", "validation_sha256": "a2ac2f28056280fc0b2ea34a501bf156d5ce155406e57e708edf30bfdf6bfdc6" }, "html_sha256": "98567590fd505dbbb8d34fb550e72169ae231eab634271fea5e900ffbe9c4361", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "ar", "methods": [ { "html": "

Al

Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

البداية

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو إصدار Qwen للرؤية واللغة القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات، للنص والصور والفيديو. يعيد نصًا أو شيفرة لسير العمل المرئي والمستندات والأسئلة المكانية ومهام STEM، مع OCR في 32 لغة وسياق أصلي من 262,144 توكن.

المدخلات المقبولة: النص
النتائج: النص

عن النموذج

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

إصدار 235B-A22B Instruct

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو عضو Qwen3-VL القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات. يقبل النص والصور والفيديو ويولّد النص، بما فيه الشيفرة أو ناتج مستند مطلوب. احتفظ بإصدار Instruct الدقيق بدلًا من إسناد خصائص استجابة نسخة Thinking أو طريقة استخدام حجم آخر إليه. تعطي المهمة المفيدة النموذج سؤالًا محدّدًا ونتيجة يمكن مقارنتها بالأدلة المقدّمة.

الوكلاء المرئيون والبرمجة

يصف المطوّر مسارات عمل وكلاء مرئيين تتعرّف على عناصر الواجهة وتفهم وظائفها وتستدعي أدوات لمهام الكمبيوتر أو الهاتف المحمول. قدّم لقطة شاشة وهدفًا، ثم اطلب عنصر التحكّم ذي الصلة والأدلة التي تدعم الاختيار. ينفّذ التطبيق المتّصل الإجراءات ويقدّم النتائج؛ ولا يتحكّم التعرّف على واجهة بحد ذاته في جهاز.

تشمل البرمجة المرئية محتوى الرسوم التخطيطية وHTML أو CSS أو JavaScript المنتَج من الصور أو الفيديو. قدّم مرجع التخطيط والقيود الوظيفية والمخرجات المطلوبة القابلة للتحرير. لتغيير صفحة موجودة، أدرج المصدر وحالات التفاعل ذات الصلة. اطلب الناتج منفصلًا عن التفسير حتى يمكن عرضه ومراجعته في سير عمل تطوير. يظلّ المصدر المولّد مقترحًا، وليس دليلًا على تطبيق يعمل.

الإدراك المكاني والمواد الطويلة

يوثّق Qwen أحكامًا عن المواضع ووجهات النظر والحجب، بما فيها تحديد مواضع الكائنات في بُعدين ودعم تحديد مواضعها في ثلاثة أبعاد. حدّد الكائنات والعلاقة المهمة، ثم اسأل عن الإشارات المرئية التي تدعم الاستنتاج. لا ينبغي التعامل مع علاقة مستندة إلى صورة كقياس فيزيائي مُعاير.

يبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن. تصف العائلة الكتب والفيديو الممتد لساعات، مع فهرسة أحداث على مستوى الثواني وتمديد إلى نحو مليون توكن عبر الإعداد. احتفظ بالتوقيت ومعرّفات المصادر عند طلب سرد أحداث. يحدّد التمثيل وأخذ العينات المواد التي تدخل الطلب؛ وليس السياق الكبير ضمانًا لتذكّر مثالي لكل صفحة أو إطار.

الاستدلال والتعرّف وOCR

تدعم العائلة أسئلة مرئية في STEM والرياضيات والسببية والمنطق. قدّم المسألة كاملة وتسميات الرسم واطلب من النموذج تحديد القيم أو العلاقات المستخدمة قبل الاستنتاج. يجتمع النص والرؤية، ولذلك يمكن لسؤال واحد ربط فقرة بشكلها وتعليمات المستخدم.

يمتدّ التعرّف إلى الأشخاص والمنتجات والمعالم والنباتات والحيوانات والشخصيات الإعلامية. يشمل OCR عددًا يبلغ 32 لغة ويستهدف الإضاءة المنخفضة والضبابية والميل، بما فيها المفردات المتخصّصة وبنية المستندات الطويلة. قدّم صفحات مقروءة واطلب حقولًا مسمّاة أو اقتباسات أو جدولًا يمكن فحصه بالرجوع إلى الصورة. تعكس هذه التطبيقات النطاق الموثّق، ولا تضمن تحديدًا أو تفريغًا أو حسابًا دقيقًا.

تحديثات البنية

يتضمّن إعداد النص المنشور القائم على خليط الخبراء 94 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. يمثّل Interleaved-MRoPE الوقت والعرض والارتفاع للاستدلال على الفيديو. يجمع DeepStack الميزات المرئية من مستويات متعددة للمشفّر، وتربط محاذاة النص والطوابع الزمنية الأحداث بمراجع زمنية. استخدم إصدار 235B-A22B Instruct هذا باتّساق عند إعداد المهام المرئية ومقارنة نتائجها.

إعداد المدخلات المرئية

تغطّي أمثلة العائلة الطلبات النصية فقط والصور المفردة أو المتعددة والفيديو. ضع تسميات للمدخلات المرئية وحدّد علاقتها. ميزانيتا بكسلات الصور والفيديو منفصلتان، بينما تُضبط أبعاد الصورة الصريحة على مضاعفات 32. الإعداد الافتراضي الموثّق للفيديو إطاران في الثانية، مع عناصر تحكّم في المعدّل أو عدد الإطارات حيثما كانت مدعومة. احتفظ ببيانات الفيديو الوصفية وتجنّب تغيير الحجم مرتين عندما تكون الأداة المساعدة قد غيّرت حجم المادة بالفعل.

لعدة صفحات مستندات، نظّم الإجابة حسب تسمية الصفحة واطلب حقولًا أو مقاطع داعمة. لمقطع، اطلب الحدث ذا الصلة وفترته والأدلة المرئية. قارن فترة الحدث المعادة وتفاصيله الداعمة بالمقطع الأصلي وتوقيته.

إرشادات التوليد والقيود

يستخدم ملف توليد نسخة الأوزان افتراضيًا temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.0. وتستخدم طريقة Instruct للعائلة أيضًا عقوبة حضور من 1.5 ومساحة مخرجات من 32,768 توكن. هذه المساحة ميزانية طريقة استخدام لدى المطوّر، وليست سقفًا صارمًا منفصلًا ومثبتًا للمخرجات. تظلّ المساحات الخاصة بالمهام في بطاقة 8B والإعدادات المسبقة لإصدار Thinking منفصلة.

يستخدم تمديد سياق العائلة YaRN، ويقترح عاملًا من اثنين أو ثلاثة عند نقل مخطّط المواضع المتداخل من 256K إلى نحو 1M. خصّص مساحة للإجابة إلى جانب النص والمواد المرئية الممثّلة، وتحقّق من الاقتباسات والأرقام المستخرجة والشيفرة المولّدة بالرجوع إلى المصدر. النتيجة المفيدة ناتج نصي محدّد مع الحفاظ على أدلته المرئية الداعمة وهوية Instruct الدقيقة.

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-vl-235b-a22b-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 $0.000572 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0038 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.0002 / 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 $0.000572 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0038 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.0002 / 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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-instruct

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.2, "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-vl-235b-a22b-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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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": 0.572, "input": [ "text" ], "label": "محادثة OpenAI", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 3.8, "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.2, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.572, "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": 3.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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 VL 235B A22B Instruct

Alibaba /qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

البداية

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو إصدار Qwen للرؤية واللغة القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات، للنص والصور والفيديو. يعيد نصًا أو شيفرة لسير العمل المرئي والمستندات والأسئلة المكانية ومهام STEM، مع OCR في 32 لغة وسياق أصلي من 262,144 توكن.

المدخلات المقبولة: النص
النتائج: json · sse

عن النموذج

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

إصدار 235B-A22B Instruct

Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو عضو Qwen3-VL القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات. يقبل النص والصور والفيديو ويولّد النص، بما فيه الشيفرة أو ناتج مستند مطلوب. احتفظ بإصدار Instruct الدقيق بدلًا من إسناد خصائص استجابة نسخة Thinking أو طريقة استخدام حجم آخر إليه. تعطي المهمة المفيدة النموذج سؤالًا محدّدًا ونتيجة يمكن مقارنتها بالأدلة المقدّمة.

الوكلاء المرئيون والبرمجة

يصف المطوّر مسارات عمل وكلاء مرئيين تتعرّف على عناصر الواجهة وتفهم وظائفها وتستدعي أدوات لمهام الكمبيوتر أو الهاتف المحمول. قدّم لقطة شاشة وهدفًا، ثم اطلب عنصر التحكّم ذي الصلة والأدلة التي تدعم الاختيار. ينفّذ التطبيق المتّصل الإجراءات ويقدّم النتائج؛ ولا يتحكّم التعرّف على واجهة بحد ذاته في جهاز.

تشمل البرمجة المرئية محتوى الرسوم التخطيطية وHTML أو CSS أو JavaScript المنتَج من الصور أو الفيديو. قدّم مرجع التخطيط والقيود الوظيفية والمخرجات المطلوبة القابلة للتحرير. لتغيير صفحة موجودة، أدرج المصدر وحالات التفاعل ذات الصلة. اطلب الناتج منفصلًا عن التفسير حتى يمكن عرضه ومراجعته في سير عمل تطوير. يظلّ المصدر المولّد مقترحًا، وليس دليلًا على تطبيق يعمل.

الإدراك المكاني والمواد الطويلة

يوثّق Qwen أحكامًا عن المواضع ووجهات النظر والحجب، بما فيها تحديد مواضع الكائنات في بُعدين ودعم تحديد مواضعها في ثلاثة أبعاد. حدّد الكائنات والعلاقة المهمة، ثم اسأل عن الإشارات المرئية التي تدعم الاستنتاج. لا ينبغي التعامل مع علاقة مستندة إلى صورة كقياس فيزيائي مُعاير.

يبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن. تصف العائلة الكتب والفيديو الممتد لساعات، مع فهرسة أحداث على مستوى الثواني وتمديد إلى نحو مليون توكن عبر الإعداد. احتفظ بالتوقيت ومعرّفات المصادر عند طلب سرد أحداث. يحدّد التمثيل وأخذ العينات المواد التي تدخل الطلب؛ وليس السياق الكبير ضمانًا لتذكّر مثالي لكل صفحة أو إطار.

الاستدلال والتعرّف وOCR

تدعم العائلة أسئلة مرئية في STEM والرياضيات والسببية والمنطق. قدّم المسألة كاملة وتسميات الرسم واطلب من النموذج تحديد القيم أو العلاقات المستخدمة قبل الاستنتاج. يجتمع النص والرؤية، ولذلك يمكن لسؤال واحد ربط فقرة بشكلها وتعليمات المستخدم.

يمتدّ التعرّف إلى الأشخاص والمنتجات والمعالم والنباتات والحيوانات والشخصيات الإعلامية. يشمل OCR عددًا يبلغ 32 لغة ويستهدف الإضاءة المنخفضة والضبابية والميل، بما فيها المفردات المتخصّصة وبنية المستندات الطويلة. قدّم صفحات مقروءة واطلب حقولًا مسمّاة أو اقتباسات أو جدولًا يمكن فحصه بالرجوع إلى الصورة. تعكس هذه التطبيقات النطاق الموثّق، ولا تضمن تحديدًا أو تفريغًا أو حسابًا دقيقًا.

تحديثات البنية

يتضمّن إعداد النص المنشور القائم على خليط الخبراء 94 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. يمثّل Interleaved-MRoPE الوقت والعرض والارتفاع للاستدلال على الفيديو. يجمع DeepStack الميزات المرئية من مستويات متعددة للمشفّر، وتربط محاذاة النص والطوابع الزمنية الأحداث بمراجع زمنية. استخدم إصدار 235B-A22B Instruct هذا باتّساق عند إعداد المهام المرئية ومقارنة نتائجها.

إعداد المدخلات المرئية

تغطّي أمثلة العائلة الطلبات النصية فقط والصور المفردة أو المتعددة والفيديو. ضع تسميات للمدخلات المرئية وحدّد علاقتها. ميزانيتا بكسلات الصور والفيديو منفصلتان، بينما تُضبط أبعاد الصورة الصريحة على مضاعفات 32. الإعداد الافتراضي الموثّق للفيديو إطاران في الثانية، مع عناصر تحكّم في المعدّل أو عدد الإطارات حيثما كانت مدعومة. احتفظ ببيانات الفيديو الوصفية وتجنّب تغيير الحجم مرتين عندما تكون الأداة المساعدة قد غيّرت حجم المادة بالفعل.

لعدة صفحات مستندات، نظّم الإجابة حسب تسمية الصفحة واطلب حقولًا أو مقاطع داعمة. لمقطع، اطلب الحدث ذا الصلة وفترته والأدلة المرئية. قارن فترة الحدث المعادة وتفاصيله الداعمة بالمقطع الأصلي وتوقيته.

إرشادات التوليد والقيود

يستخدم ملف توليد نسخة الأوزان افتراضيًا temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.0. وتستخدم طريقة Instruct للعائلة أيضًا عقوبة حضور من 1.5 ومساحة مخرجات من 32,768 توكن. هذه المساحة ميزانية طريقة استخدام لدى المطوّر، وليست سقفًا صارمًا منفصلًا ومثبتًا للمخرجات. تظلّ المساحات الخاصة بالمهام في بطاقة 8B والإعدادات المسبقة لإصدار Thinking منفصلة.

يستخدم تمديد سياق العائلة YaRN، ويقترح عاملًا من اثنين أو ثلاثة عند نقل مخطّط المواضع المتداخل من 256K إلى نحو 1M. خصّص مساحة للإجابة إلى جانب النص والمواد المرئية الممثّلة، وتحقّق من الاقتباسات والأرقام المستخرجة والشيفرة المولّدة بالرجوع إلى المصدر. النتيجة المفيدة ناتج نصي محدّد مع الحفاظ على أدلته المرئية الداعمة وهوية Instruct الدقيقة.

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-vl-235b-a22b-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 $0.000572 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0038 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.0002 / 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 $0.000572 / 1K من الرموز الإخراج · رموز الإخراج $0.0038 / 1K من الرموز الإدخال · قراءة ذاكرة التخزين المؤقت $0.0002 / 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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-instruct

الأسماء البديلة لمسارات الطرائق

استخدم مسارات الطرائق المعروضة أعلاه.

معرّفات النماذج ذات الصلة IDs

qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-instruct", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0.2, "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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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": 0.572, "input": [ "text" ], "label": "رسائل Anthropic", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 3.8, "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.2, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.572, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 3.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-instruct", "nativeProvenance": { "input_facts_canonical_sha256": "d67322984b48360d7fc4812737114159b4602291de23622b968fb1dd391bc458", "input_html_sha256": "5ba0ab9349855e3390df7557a1a356faa294ebecdb69c099d7178470a0227b7f", "private_audit_sha256": "9b3602e3e073d036bd46240cd063f05a6b83b9318fea54f4bb9d3f89f7506928", "role": "historical-normalized-input-audit-hashes", "schema": "ailoot-native-model-provenance-v2" }, "page": { "canonical": "https://ailoot.ai/models/ar/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/", "description": "Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو إصدار Qwen للرؤية واللغة القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات، للنص والصور والفيديو. يعيد نصًا أو شيفرة لسير العمل المرئي والمستندات والأسئلة المكانية ومهام STEM، مع OCR في 32 لغة وسياق أصلي من 262,144 توكن.", "locale": "ar", "md_url": "https://ailoot.ai/models/ar/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/index.md", "title": "Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct — Ailoot", "url": "https://ailoot.ai/models/ar/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-instruct/" }, "practicalHtml": "

مهمة عملية

مثال تقني باللغة الإنجليزية

Translate a layout description to HTML\n\nCreate a semantic HTML fragment from this text layout specification: a product section contains heading "Travel mug", a paragraph "350 ml, steel", and a list of features "Sealed lid" and "Hand wash". Return editable HTML only, with no scripts or styles. Preserve exact wording and use a heading, paragraph and unordered list.

النتيجة المتوقعة

One semantic HTML fragment using the requested heading, paragraph and two-item list.

التحقق من النتيجة

Inspect the element hierarchy and exact text; do not add a product image or unprovided features.

", "practicalText": "مهمة عملية مثال تقني باللغة الإنجليزية Translate a layout description to HTML Create a semantic HTML fragment from this text layout specification: a product section contains heading \"Travel mug\", a paragraph \"350 ml, steel\", and a list of features \"Sealed lid\" and \"Hand wash\". Return editable HTML only, with no scripts or styles. Preserve exact wording and use a heading, paragraph and unordered list. النتيجة المتوقعة One semantic HTML fragment using the requested heading, paragraph and two-item list. التحقق من النتيجة Inspect the element hierarchy and exact text; do not add a product image or unprovided features.", "rawModel": { "about": "إصدار 235B-A22B Instruct\n\nQwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو عضو Qwen3-VL القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات. يقبل النص والصور والفيديو ويولّد النص، بما فيه الشيفرة أو ناتج مستند مطلوب. احتفظ بإصدار Instruct الدقيق بدلًا من إسناد خصائص استجابة نسخة Thinking أو طريقة استخدام حجم آخر إليه. تعطي المهمة المفيدة النموذج سؤالًا محدّدًا ونتيجة يمكن مقارنتها بالأدلة المقدّمة.\n\nالوكلاء المرئيون والبرمجة\n\nيصف المطوّر مسارات عمل وكلاء مرئيين تتعرّف على عناصر الواجهة وتفهم وظائفها وتستدعي أدوات لمهام الكمبيوتر أو الهاتف المحمول. قدّم لقطة شاشة وهدفًا، ثم اطلب عنصر التحكّم ذي الصلة والأدلة التي تدعم الاختيار. ينفّذ التطبيق المتّصل الإجراءات ويقدّم النتائج؛ ولا يتحكّم التعرّف على واجهة بحد ذاته في جهاز.\n\nتشمل البرمجة المرئية محتوى الرسوم التخطيطية وHTML أو CSS أو JavaScript المنتَج من الصور أو الفيديو. قدّم مرجع التخطيط والقيود الوظيفية والمخرجات المطلوبة القابلة للتحرير. لتغيير صفحة موجودة، أدرج المصدر وحالات التفاعل ذات الصلة. اطلب الناتج منفصلًا عن التفسير حتى يمكن عرضه ومراجعته في سير عمل تطوير. يظلّ المصدر المولّد مقترحًا، وليس دليلًا على تطبيق يعمل.\n\nالإدراك المكاني والمواد الطويلة\n\nيوثّق Qwen أحكامًا عن المواضع ووجهات النظر والحجب، بما فيها تحديد مواضع الكائنات في بُعدين ودعم تحديد مواضعها في ثلاثة أبعاد. حدّد الكائنات والعلاقة المهمة، ثم اسأل عن الإشارات المرئية التي تدعم الاستنتاج. لا ينبغي التعامل مع علاقة مستندة إلى صورة كقياس فيزيائي مُعاير.\n\nيبلغ السياق الأصلي 262,144 توكن. تصف العائلة الكتب والفيديو الممتد لساعات، مع فهرسة أحداث على مستوى الثواني وتمديد إلى نحو مليون توكن عبر الإعداد. احتفظ بالتوقيت ومعرّفات المصادر عند طلب سرد أحداث. يحدّد التمثيل وأخذ العينات المواد التي تدخل الطلب؛ وليس السياق الكبير ضمانًا لتذكّر مثالي لكل صفحة أو إطار.\n\nالاستدلال والتعرّف وOCR\n\nتدعم العائلة أسئلة مرئية في STEM والرياضيات والسببية والمنطق. قدّم المسألة كاملة وتسميات الرسم واطلب من النموذج تحديد القيم أو العلاقات المستخدمة قبل الاستنتاج. يجتمع النص والرؤية، ولذلك يمكن لسؤال واحد ربط فقرة بشكلها وتعليمات المستخدم.\n\nيمتدّ التعرّف إلى الأشخاص والمنتجات والمعالم والنباتات والحيوانات والشخصيات الإعلامية. يشمل OCR عددًا يبلغ 32 لغة ويستهدف الإضاءة المنخفضة والضبابية والميل، بما فيها المفردات المتخصّصة وبنية المستندات الطويلة. قدّم صفحات مقروءة واطلب حقولًا مسمّاة أو اقتباسات أو جدولًا يمكن فحصه بالرجوع إلى الصورة. تعكس هذه التطبيقات النطاق الموثّق، ولا تضمن تحديدًا أو تفريغًا أو حسابًا دقيقًا.\n\nتحديثات البنية\n\nيتضمّن إعداد النص المنشور القائم على خليط الخبراء 94 طبقة و128 خبيرًا وثمانية خبراء يُختارون لكل توكن. يمثّل Interleaved-MRoPE الوقت والعرض والارتفاع للاستدلال على الفيديو. يجمع DeepStack الميزات المرئية من مستويات متعددة للمشفّر، وتربط محاذاة النص والطوابع الزمنية الأحداث بمراجع زمنية. استخدم إصدار 235B-A22B Instruct هذا باتّساق عند إعداد المهام المرئية ومقارنة نتائجها.\n\nإعداد المدخلات المرئية\n\nتغطّي أمثلة العائلة الطلبات النصية فقط والصور المفردة أو المتعددة والفيديو. ضع تسميات للمدخلات المرئية وحدّد علاقتها. ميزانيتا بكسلات الصور والفيديو منفصلتان، بينما تُضبط أبعاد الصورة الصريحة على مضاعفات 32. الإعداد الافتراضي الموثّق للفيديو إطاران في الثانية، مع عناصر تحكّم في المعدّل أو عدد الإطارات حيثما كانت مدعومة. احتفظ ببيانات الفيديو الوصفية وتجنّب تغيير الحجم مرتين عندما تكون الأداة المساعدة قد غيّرت حجم المادة بالفعل.\n\nلعدة صفحات مستندات، نظّم الإجابة حسب تسمية الصفحة واطلب حقولًا أو مقاطع داعمة. لمقطع، اطلب الحدث ذا الصلة وفترته والأدلة المرئية. قارن فترة الحدث المعادة وتفاصيله الداعمة بالمقطع الأصلي وتوقيته.\n\nإرشادات التوليد والقيود\n\nيستخدم ملف توليد نسخة الأوزان افتراضيًا temperature من 0.7 وtop_p من 0.8 وtop_k من 20 وعقوبة تكرار من 1.0. وتستخدم طريقة Instruct للعائلة أيضًا عقوبة حضور من 1.5 ومساحة مخرجات من 32,768 توكن. هذه المساحة ميزانية طريقة استخدام لدى المطوّر، وليست سقفًا صارمًا منفصلًا ومثبتًا للمخرجات. تظلّ المساحات الخاصة بالمهام في بطاقة 8B والإعدادات المسبقة لإصدار Thinking منفصلة.\n\nيستخدم تمديد سياق العائلة YaRN، ويقترح عاملًا من اثنين أو ثلاثة عند نقل مخطّط المواضع المتداخل من 256K إلى نحو 1M. خصّص مساحة للإجابة إلى جانب النص والمواد المرئية الممثّلة، وتحقّق من الاقتباسات والأرقام المستخرجة والشيفرة المولّدة بالرجوع إلى المصدر. النتيجة المفيدة ناتج نصي محدّد مع الحفاظ على أدلته المرئية الداعمة وهوية Instruct الدقيقة.", "alias_of": null, "aliases": [], "author": "Alibaba", "available": null, "canonical_model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "capabilities": { "context_length": 262144, "manufacturer_input": [ "text", "image" ], "manufacturer_output": [ "text" ] }, "card_routes": [ { "label": "Ultra", "rates": [ { "amount": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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-vl-235b-a22b-instruct", "input": [ "text" ], "kind": "text", "max_out": null, "methods": [ { "available": null, "cache_read": 0.2, "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-vl-235b-a22b-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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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": 0.572, "input": [ "text" ], "label": "محادثة OpenAI", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 3.8, "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.2, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.572, "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": 3.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": 0.2, "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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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-vl-235b-a22b-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": 0.572, "input": [ "text" ], "label": "رسائل Anthropic", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": 1, "method_aliases": [], "out": 3.8, "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-instruct", "route_label": "Ultra", "status_reads": [], "tiers": [ { "cache_read": 0.2, "cache_read_multiplier": null, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "cache_write_multiplier": null, "created_at": "0001-01-01T00:00:00Z", "in": 0.572, "input_multiplier": null, "max": null, "max_tokens": null, "min": 0, "min_tokens": 0, "out": 3.8, "output_multiplier": null, "per_request_price": null, "sort_order": 0, "tier_label": "", "updated_at": "0001-01-01T00:00:00Z" } ], "units": [ { "amount": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-instruct", "request_model_id": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-instruct", "route_label": "Ultra" } ], "name": "Qwen: Qwen3 VL 235B A22B Instruct", "price": { "in": 0.572, "in_label": null, "out": 3.8, "out_label": null, "scope_label": "Token rates", "sort_in": 0.572, "sort_out": 3.8, "varies": true }, "pricing_profiles": [ { "dimensions": { "regime": "base" }, "label": "OpenAI Chat · Base token rates", "units": [ { "amount": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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": "0.000572000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "input_price", "label": "Input tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.000000572", "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": "0.0038000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "output_price", "label": "Output tokens", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000038", "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": "0.0002000", "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_read_price", "label": "Cache read", "native_amount_usd_per_unit": "0.0000002", "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-vl-235b-a22b-instruct", "short": "Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct هو إصدار Qwen للرؤية واللغة القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات، للنص والصور والفيديو. يعيد نصًا أو شيفرة لسير العمل المرئي والمستندات والأسئلة المكانية ومهام STEM، مع OCR في 32 لغة وسياق أصلي من 262,144 توكن." }, "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-VL-235B-A22B-Instruct هو إصدار Qwen للرؤية واللغة القائم على خليط الخبراء والمركّز على التعليمات، للنص والصور والفيديو. يعيد نصًا أو شيفرة لسير العمل المرئي والمستندات والأسئلة المكانية ومهام STEM، مع OCR في 32 لغة وسياق أصلي من 262,144 توكن.", "source": { "audit_sha256": "2e00086bcbfc28e64d0cebe97aa47c17d8d5618963027f8ffb9dc6123d7d25b1", "bridge_map_sha256": "1125275768b9636fc8461bc7da5061239a81ddfe508e2557843ca42c58ab0036", "raw_model_json_sha256": "2d643ac961ea6f3bf7257bcc68d0610593313d377132008f67732b366041f52d", "renderer_sha256": "081ee0fd5b6b1b60564b02c52d62547e01e922c8c0a16e91a0d055073e76a10e" }, "sourceRevision": "5f34f49c3a85301474344c028e0dfbfb64ba8c977df9f3761bc480e488d4ce18" }