modely

Qwen: Qwen3 Coder Next

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 Coder Next

Qwen3-Coder-Next je výhradně textový model programátorského agenta Qwen s celkem 80 miliardami parametrů a 3 miliardami aktivovanými. Používá výstup bez přemýšlení, nativní kontext 262 144 tokenů a volání nástrojů pro vývojové postupy, včetně vícekrokové práce a zotavení díky zpětné vazbě z provedení.

O modelu

Tento popis zahrnuje schopnosti modelu. Vstupy, výstupy a možnosti dostupné v Ailoot jsou uvedeny níže pro vybranou metodu.

Hlavní body: model vytvořený pro programátorské agenty

Qwen3-Coder-Next je otevřený textový model navržený speciálně pro programátorské agenty a vývojové postupy. Qwen popisuje řešení problémů s dlouhým horizontem, komplexní používání nástrojů a zotavení ze selhání při provádění spolu s přizpůsobitelností různým vývojovým rámcům. Přijímá text a vytváří text včetně kódu, vysvětlení a požadavků na nástroje. Tento přesný checkpoint Coder-Next má vlastní kontrakt bez přemýšlení; neměl by se nahrazovat edicemi Thinking širší rodiny Next.

Pro vývojovou úlohu poskytněte relevantní soubory nebo výňatky, zamýšlené chování a vstup, který ukazuje problém. Požádejte o upravitelnou změnu a vysvětlení navázané na tyto podmínky. Pro úlohu v několika krocích definujte cíl, povolené nástroje a pozorování, která by ukazovala dokončení. Ověřte navrženou změnu kódu a její vysvětlení proti dodaným souborům, selhávajícímu vstupu a kritériím dokončení.

Přehled modelu

Model má celkem 80 miliard parametrů a aktivuje tři miliardy. Jeho 48vrstvé hybridní uspořádání opakuje tři expertní vrstvy Gated DeltaNet následované jednou expertní vrstvou hradlované pozornosti. Výrobce uvádí 512 expertů, deset aktivovaných expertů a jednoho sdíleného experta. Nízký aktivovaný počet je výpočetní vlastností řídkého modelu, nikoli velikostí celého checkpointu.

Nativní kontext je 262 144 tokenů. Příklady výrobce dovolují menší kontext, například 32 768, pokud paměťová omezení brání fungování větší konfigurace. Zdrojový kód, historie, pozorování nástrojů a generovaný text se musí vejít do nakonfigurované alokace sekvence. Karta pro tento checkpoint nestanovuje výchozí rozšíření na milion tokenů.

Používání textového rozhraní bez přemýšlení

Coder-Next podporuje pouze režim bez přemýšlení a negeneruje explicitní bloky přemýšlení. Nastavení enable_thinking=False není v příkladu výrobce nutné. Přesto může vysvětlit opravu, probírat algoritmus nebo uvažovat běžným textem; režim bez přemýšlení popisuje jeho výstupní režim, nikoli zákaz vysvětlení.

Rychlý start žádá algoritmus řazení a používá prostor pro generování 65 536 tokenů. Tato hodnota je příklad rozpočtu, nikoli samostatně zveřejněný pevný strop výstupu. Určete formát a omezení výsledku: jazyk, relevantní rozhraní, požadované chování a to, zda má odpověď obsahovat opravu, úplnou funkci nebo vysvětlení. Upravitelný výsledek udržujte oddělený od komentáře, aby jej bylo možné snadno zkontrolovat.

Vývojové rámce a kontext

Výrobce zdůrazňuje kompatibilitu s agentními rámci ve stylu CLI a IDE včetně Qwen Code. Rámec dodává stav projektu, definice nástrojů, pozorování a konverzační formát. Tyto vstupy zachovávejte konzistentně během vícekrokové úlohy. Pokud nástroj ohlásí selhávající kontrolu, poskytněte skutečnou chybu a relevantní změněný kód namísto pouhého pokynu modelu, aby to zkusil znovu.

Práci s dlouhým horizontem pomáhá viditelný stav úlohy: co bylo pozorováno, jaká změna je navržena a která podmínka zůstává nevyřešená. Pozorování nástroje se liší od tvrzení v generovaném textu. Schopnost modelu zotavit se ze selhání by se neměla považovat za automatické povolení spouštět příkazy nebo záruku, že každé zotavení uspěje.

Agentní programování a volání nástrojů

Qwen dokumentuje definice nástrojů ve stylu funkcí s názvy, popisy, vstupními schématy a povinnými poli. Poskytněte přesnou definici a očekávaný význam návratové hodnoty. Aplikace spustí vybraný nástroj a vrátí jeho výsledek; model pak tento výsledek použije v dalším kroku. Samotné volání nástrojů nedává přístup k souborovému systému, aktuálním zdrojům nebo prostředí pro spouštění.

Pro agenta upravujícího repozitář omezte povolené soubory a požadovaný výsledek. Užitečná konečná zpráva může určit dotčené moduly, vysvětlit změnu a uvést skutečné výsledky vrácené připojenými kontrolami. Zachovejte odlišení navržených příkazů, generovaného kódu a dokončených operací. Jde o praktické příklady postupů založené na zdokumentovaném rozsahu vývoje a nástrojů.

Doporučení pro generování

Výrobce doporučuje temperature 1,0, top_p 0,95 a top_k 40. Tato přesná nastavení se liší od několika konverzačních modelů Qwen a měla by zůstat součástí vlastního postupu Coder-Next. Zveřejněná konfigurace používá architekturu kauzálního jazykového modelu Qwen3-Next. Zdokumentovaný název modelu a šablonu chatu tohoto checkpointu používejte konzistentně napříč programátorským postupem.

Podstatná omezení

Zdokumentovaným vstupem je text, takže snímky obrazovky, zvuk nebo video vyžadují vhodnou samostatnou reprezentaci před tímto programátorským postupem. Nativní kontext a příkladové alokace generování jsou konečné; omezte nesouvisející kód a vyhraďte prostor pro požadovaný výsledek. Ověřte generovanou syntaxi, rozhraní, hraniční případy a navržené změny ve skutečném vývojovém postupu. Užitečným výstupem je kontrolovatelný kód nebo vysvětlení podložené skutečnými podklady úlohy, se zachováním výhradně textové identity tohoto checkpointu a režimu bez přemýšlení.

Praktická úloha

Praktická úloha

Technický příklad v angličtině

Implement a stable partition helper

Write a Python function partition_even(values) returning two new lists: even integers first and odd integers second. Preserve order within each list and do not mutate values. Provide tests for negative integers, repeated values and empty input. Return the complete function separately from the explanation, with no claim that tests have been executed.

Očekávaný výsledek

A complete function, tests for the named cases and a brief order-preservation explanation.

Ověření výsledku

Check that each input occurrence appears exactly once in the appropriate result list and that source order is retained.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-coder-next

qwen/qwen3-coder-next

Alibaba /qwen/qwen3-coder-next

Úvod

Qwen3-Coder-Next je výhradně textový model programátorského agenta Qwen s celkem 80 miliardami parametrů a 3 miliardami aktivovanými. Používá výstup bez přemýšlení, nativní kontext 262 144 tokenů a volání nástrojů pro vývojové postupy, včetně vícekrokové práce a zotavení díky zpětné vazbě z provedení.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
Text

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Vstup
text
Výstup
text
Výstupní formát
json nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
qwen/qwen3-coder-next
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limity
Minimální počet položek: 1
Výchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Příklady: system, user, assistant, tool, function
Podmínky: Tyto role jsou výslovně zastoupeny typy kompatibility zdrojového kódu; přesná sada rolí zůstává specifická pro daný model.
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstring|content_part[]|nullPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_callsTyptool_call[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].tool_call_idTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: role=tool; použijte skutečně vrácené ID
Výchozí—
Polemessages[].nameTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].reasoning_contentTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Platí, když: Předávejte zpět skutečně vrácené uvažování tam, kde je tento model používá
Výchozí—
Polemessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
Polemax_completion_tokensTypintegerPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Minimum: 1
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Polestream_options.include_usageTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletemperatureTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletop_pTypnumberPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolestopTypstring|string[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoletoolsTypfunction_tool[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].typeTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
function
Závisí na modelu
Výchozí—
Poletools[].function.nameTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
Platí, když: nástroj typu funkce je dodán
Výchozí—
Poletools[].function.descriptionTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletools[].function.parametersTypJSON_schemaPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozí—
Poletool_choiceTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleparallel_tool_callsTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleresponse_formatTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polereasoning_effortTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolereasoningTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleservice_tierTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PoleinstructionsTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Pole kompatibility
Výchozí—
PolefunctionsTypfunction[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Polefunction_callTypstring|objectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
Poleprompt_cache_optionsTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Závisí na modelu
Výchozí—
PolemodalitiesTypstring[]PožadavekVolitelnéHodnoty a limity
text
Výchozí—
PoleproviderTypobjectPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: provider.options je na této textové trase Ultra odmítáno
Výchozí—
Polecache_control.ttlTypstringPožadavekVolitelnéHodnoty a limity
Podmínky: Hodnota 1h je ve skutečných umístěních mezipaměti promptů odmítána
Výchozí—
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF8

messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages
Parametrmaterial_typesKontrakttext
ParametrmessagesKontraktpole zpráv se strukturou role/content
Parametrfile_materialKontraktskutečný dokument UTF-8 vložený jako doslovný text; ID souboru se neodvozuje
Parametroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametrcontrol_scopeKontraktspecifické pro model; nástroje uživatelských funkcí se liší od hostovaných nástrojů
Parametroutput_modalitiesKontrakttext
Parametrhosted_operationsKontraktfalse
Parametrmultimodal_input_bindingKontraktnull

Životní cyklus: synchronous_or_streamed

Odešlete přesné ID modelu spolu s messages.

Délka kontextu není limitem výstupu.

Textový soubor může dodat doslovný text; obrazové/zvukové vstupy a vstupy v podobě souborových objektů vyžadují přesnou vazbu.

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00024 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0016 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00014 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00024 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0016 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00014 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKStreamování v Pythonu
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-coder-next", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-coder-next',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
import base64, json
from pathlib import Path

def save_result(data, stem="result"):
    # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.
    Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
    def save_blob(encoded, suffix, label):
        raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)
        ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix
        file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)
        file.write_bytes(raw)
        print("Saved", file)
    for index, block in enumerate(data.get("content") or []):
        print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))
    for choice in data.get("choices") or []:
        print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))
    for index, item in enumerate(data.get("output") or []):
        print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))
        if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):
            save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))
    for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):
        for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):
            print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))
            blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")
            if blob and blob.get("data"):
                mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")
                suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")
                save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-coder-next',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.

Zachovejte každou volbu a její obsah/volání nástrojů/uvažování. V SSE sestavujte přírůstky podle indexu volby/nástroje a zachovejte konečný důvod ukončení i údaje o využití.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
Polechoices[].indexTypinteger
Polechoices[].message.contentTypstring|null
Polechoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Polechoices[].message.reasoning_contentTypstring
Polechoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Polechoices[].finish_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-next

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

qwen/qwen3-coder-next

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-coder-next

qwen/qwen3-coder-next

Alibaba /qwen/qwen3-coder-next

Úvod

Qwen3-Coder-Next je výhradně textový model programátorského agenta Qwen s celkem 80 miliardami parametrů a 3 miliardami aktivovanými. Používá výstup bez přemýšlení, nativní kontext 262 144 tokenů a volání nástrojů pro vývojové postupy, včetně vícekrokové práce a zotavení díky zpětné vazbě z provedení.

Přijímané vstupy
Text
Výsledky
json · sse

Dostupné v Ailoot · vstupy a metody

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Vstup
text
Výstup
json, sse
Výstupní formát
JSON nebo SSE
PoleTypPožadavekHodnoty a limityVýchozí
PolemodelTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
qwen/qwen3-coder-next
Výchozí—
PolemessagesTypmessage[]PožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemessages[].roleTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limity
user, assistant
Výchozí—
Polemessages[].contentTypstringPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
Polemax_tokensTypintegerPožadavekPovinnéHodnoty a limityVýchozí—
PolestreamTypbooleanPožadavekVolitelnéHodnoty a limityVýchozífalse
Kombinace vstupních materiálů

Text · text UTF-8

řetězec messages[].content

Parametry a životní cyklus metody
ParametrKontrakt
Parametrcontent_typeKontraktapplication/json
ParametrrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parametroptional_controlsKontraktstream
Parametrmaterial_typesKontrakttext
Parametrtext_file_materialKontraktPřečtěte skutečný dokument UTF-8 a vložte jeho text do uvedeného pole input nebo do řetězce obsahu zprávy.

Životní cyklus: synchronous_or_streamed

Tarify

Údaje o tarifech nepřidávají možnosti požadavku. Podporované parametry jsou uvedeny u vybrané metody.

Rychlý režim
Standardní sazba Při výběru rychlého režimu
Režim flex
Standardní sazba Při výběru režimu flex
Maximální intenzita uvažování
Standardní sazba Když se při maximální intenzitě uvažování použije výchozí úprava (default)

Sazby Ailoot

Ceny podle konfigurace

Přiřaďte každý poplatek k uvedeným podmínkám. Pro každou sadu alternativních konfigurací použijte jednu sazbu.

KonfiguraceTabulka sazebTokeny kontextu, více nežTokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněPoplatek
KonfiguraceZákladní sazby za tokenyTabulka sazebZákladní sazbaTokeny kontextu, více než—Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00024 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0016 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00014 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů
KonfiguracePásmo délky požadavku 1Tabulka sazeb—Tokeny kontextu, více než0Tokeny kontextu, do uvedené hodnoty včetněBez horní mezePoplatek
Vstup · Vstupní tokeny $0.00024 / 1K tokenů
Výstup · Výstupní tokeny $0.0016 / 1K tokenů
Vstup · Čtení z mezipaměti $0.00014 / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti — / 1K tokenů
Vstup · Zápis do mezipaměti, 1 hodina — / 1K tokenů

Ailoot před požadavkem rezervuje odhadovanou částku. Po výsledku vyúčtuje konečný poplatek podle naměřeného využití. Při streamování se účtování řídí konečným záznamem využití. Jak funguje rezervace a vyúčtování →

Příklady požadavků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Úplné minimální tělo požadavku JSONcurl · použijte svůj dokument UTF-8Python · uložte úplný výsledek
{
  "model": "qwen/qwen3-coder-next",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-coder-next', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-coder-next', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Přijímání a ukládání výsledků

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON nebo SSE

Uchovejte všechny dokončené výsledky

Uchovejte každou úplnou vrácenou odpověď, soubor i část obsahu.

Zachovejte všechny bloky obsahu, podpisy uvažování a skutečná ID použití nástrojů. Sestavte všechny přírůstky bloků SSE; první textový blok není úplný výstup.

Pokud je nutné ověřit původní odpověď

Zachovejte ID požadavků/odpovědí a hlavičky. Není dodána obecná URL pro načtení textové úlohy.

Pole odpovědi
PoleTyp
PoleidTypstring
PolemodelTypstring
Polecontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Polestop_reasonTypstring|null
PoleusageTypobject
Chyby a další kroky
OdpověďPodmínkaDalší krok
Odpověď400 · invalid_request_errorPodmínkaNeplatná povinná pole, reprezentace podkladů nebo hodnota parametruDalší krokPřed novým požadavkem na vytvoření opravte uvedená pole.

Aliasy

Aliasy modelu

Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-next

Aliasy cest metod

Použijte cesty metod uvedené výše.

Související ID modelů

qwen/qwen3-coder-next

FAQ · Qwen: Qwen3 Coder Next
Jaké vstupy a výsledky jsou dostupné?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-coder-next: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-coder-next: text → json, sse

Jaká pole požadavek používá?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-coder-next: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-coder-next: model, messages, max_tokens, stream

Jaké limity platí?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-coder-next: messages.min_items: 1

Další podrobnosti

Připojte Ailoot k Claude Code, OpenCode, Hermes nebo vlastní aplikaci.

Společnost a její portfolio projektů

Společnost a její portfolio projektů: miliony zákazníků; měsíční tržby v miliardách.

Nakupujte tokeny se slevou.

Sleva předplatného pro pravidelnou práci. Promo kódy až 50% na nákup tokenů.

Předplatné
Pro pravidelné požadavky vyberte tarif se slevou.
Promo kód až 50%
Při nákupu zadejte kód. Cena se přepočítá podle probíhající akce.
Výdaje v historii
U každého požadavku se uloží model, tokeny a částka.

Vybrat předplatné · Zobrazit ceny modelů

Připojte API k produktu, který prodáváte.

SaaS, aplikace a boti podle nabídky a licenční smlouvy Ailoot. Pro přeprodej požádejte o licenci přeprodejce.

Komerční aplikace
Začleňte generování textu, obrázků, videa a zvuku do placených funkcí své služby.
Licence pro přeprodejce
Pošlete popis projektu a způsob poskytování přístupu. Vyžádejte písemné podmínky použití a přeprodeje.
Dokumenty na webu
Nabídka, licenční smlouva a zásady zpracování dat jsou dostupné před připojením.

Požádat o licenci přeprodejce · Nabídka a licenční smlouva