modeller

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 er Qwens faste ikke-tænkende tekstudgave fra juli, 2507, med i alt 30,5 milliarder og 3,3 milliarder aktiverede parametre. Den forbedrer instruktionsfølgning, programmering, flersproget viden og åbne skriveopgaver med en nativ kontekst på 262.144 tokens.

Om modellen

Denne beskrivelse dækker modellens funktioner. Tilgængelige input, output og indstillinger i Ailoot står nedenfor for den valgte metode.

Højdepunkter: den faste Instruct-2507-opdatering

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 er den opdaterede ikke-tænkende udgave af Qwen3-30B-A3B. Producenten fremhæver forbedringer i instruktionsfølgning, logisk ræsonnering, tekstforståelse, matematik, videnskab, programmering og værktøjsbrug med bredere viden om mindre almindelige emner på flere sprog og bedre tilpasning til åbne opgaver. Den modtager tekst og producerer tekst: et svar, en forklaring, et kodeforslag eller det ønskede skriftlige produkt.

Hold den faste 2507-identitet adskilt fra den oprindelige hybride Qwen3-30B-A3B, dens FP8-udgave og Thinking-2507-udgaven. Modellens beskrivelse af flersproget viden giver ikke en særskilt garanti for et bestemt antal sprog i denne øjebliksversion. Angiv målsproget, målgruppen og de termer, som skal forblive uændrede, når opgaven involverer oversættelse eller omskrivning.

Modeloversigt

Mixture-of-experts-modellen har i alt 30,5 milliarder parametre og aktiverer 3,3 milliarder. Den har 48 lag, 128 eksperter og otte eksperter valgt pr. token. Dens native kontekst er 262.144 tokens. Aktiverede parametre er ikke størrelsen på hele checkpointet, og arkitekturen alene fastlægger ikke en fast svartid i en applikation.

Denne udgave understøtter kun ikke-tænkende tilstand og genererer ikke eksplicitte tænkeblokke. Indstillingen enable_thinking=False er unødvendig i producentens opskrift. Den kan stadig vise beregninger eller forklare kode i almindelig tekst; en anmodning om underbyggende trin omdanner den ikke til det særskilte Thinking-checkpoint.

Forberedelse af en nyttig tekstanmodning

Til en programmeringsopgave skal du angive den relevante funktion eller det relevante modul, inputbegrænsninger, observeret adfærd og påkrævet resultat. Bed om en foreslået rettelse eller en komplet funktion med en forklaring af de berørte antagelser. Til et matematisk eller videnskabeligt spørgsmål skal du angive hele opgaven, enheder og definitioner og derefter bede om et tydeligt afgrænset endeligt svar understøttet af de angivne betingelser.

Til en åben skriveopgave skal du angive målgruppe, formål, tone og de oplysninger, som skal indgå. Et nyttigt svar kan være et redigerbart udkast organiseret efter de ønskede afsnit med ikke-underbyggede antagelser identificeret særskilt. Sammenlign det returnerede udkast, beregningerne eller kodeforslaget med de angivne fakta, definitioner og krav.

Agentbrug

Qwen dokumenterer værktøjskald og anbefaler Qwen-Agent til skabeloner og parsing med konfigurerede eller MCP-forbundne værktøjer. Angiv de tilladte handlinger og observerbare betingelser for færdiggørelse. Forbundne værktøjer udfører eksterne operationer og returnerer observationer; modellen kan bruge denne feedback i et efterfølgende svar. En foreslået kommando eller en påstand om en hentet kilde bør forblive adskilt fra et resultat, som forløbet faktisk har returneret.

Et tydeligt slutprodukt kan være et kodeforslag, en tabel med belæg eller en kort rapport. Værktøjsstøtte giver ikke i sig selv adgang til aktuelle kilder, filer eller et kørselsmiljø gennem enhver grænseflade. Bevar den præcise models svarvilkår for ikke-tænkning frem for at overtage en hybridmodels promptomskiftere eller en Thinking-udgaves outputrammer.

Behandling af ultralang tekst

Producenten dokumenterer et valgfrit forløb, der når cirka én million tokens gennem Dual Chunk Attention og MInference sparse attention. Det første deler en lang sekvens i håndterbare bidder, mens samspillet mellem bidderne bevares; det andet fokuserer beregningen på udvalgte attention-relationer. Det er en yderligere konfigurationsvej ud over den native kontekst på 262.144 med en særlig konfiguration til lang kontekst.

Opskriften anslår cirka 240 GB samlet GPU-hukommelse til modelvægte, cachelagret sekvenstilstand og aktiveringer ved spidsbelastning. Den beskriver også særskilte kapacitetsfejl fra sekvenscache, aktiveringshukommelse eller et input, som overstiger den konfigurerede længde. Milliontokenforløbet afhænger derfor af konfiguration og ressourcer; overskriften bør ikke behandles som en ubetinget standard.

Forbered et langt input med dokumentgrænser, afsnitsnavne eller kodeidentifikatorer og et konkret spørgsmål. Afsæt plads til svaret, og bed om de belæg, der understøtter hver konklusion.

Genereringsanbefalinger

Best Practices anbefaler temperature 0.7, top_p 0.8, top_k 20 og min_p 0. Hvor det understøttes, kan en presence penalty mellem nul og to reducere gentaget tekst, mens højere værdier kan blande sprog eller sænke kvaliteten lidt. Producenten anbefaler en outputramme på 16.384 tokens til de fleste forespørgsler frem for de længere budgetter, som er dokumenteret for Thinking-2507. Det er en anbefaling, ikke et særskilt fastlagt hårdt outputloft.

Angiv slutformatet eksplicit, såsom en matematisk afgrænser eller et svarfelt. Modellens dokumenterede input er tekst, så visuelle eller lydlige belæg kræver en passende særskilt repræsentation før dette forløb. Kontrollér beregninger, citater og genereret kode mod kilden. Det nyttige resultat er et komplet tekstprodukt, som kan gennemgås, og hvor den faste Instruct-2507-identitet, ikke-tænkende tilstand og betingede procedure for lang kontekst er tydelige.

Praktisk opgave

Praktisk opgave

Teknisk eksempel på engelsk

Draft a bounded project brief

Write a one-page-style brief in at most 170 words for a library's room-booking page. Facts: two rooms, maximum two-hour bookings, no recurring reservations, and a staff review for groups larger than eight. Use sections Goal, User steps, Rules and Open question. Include no payment features or assumed room capacities beyond the stated review threshold.

Forventet resultat

An editable four-section project brief preserving the booking rules and one genuinely unanswered design question.

Kontrollér resultatet

The group-size threshold triggers staff review rather than being invented as an absolute room-capacity limit.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Alibaba /qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Start

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 er Qwens faste ikke-tænkende tekstudgave fra juli, 2507, med i alt 30,5 milliarder og 3,3 milliarder aktiverede parametre. Den forbedrer instruktionsfølgning, programmering, flersproget viden og åbne skriveopgaver med en nativ kontekst på 262.144 tokens.

Accepterede input
Tekst
Resultater
Tekst

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Inputtyper
text
Outputtyper
text
Outputformat
json eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænser
Minimumsantal elementer: 1
Standard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Eksempler: system, user, assistant, tool, function
Betingelser: Disse roller er eksplicit repræsenteret i kildekodens kompatibilitetstyper; modellens præcise rollesæt er fortsat modelspecifikt.
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_callsTypetool_call[]KravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].tool_call_idTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: role=tool; brug det faktisk returnerede ID
Standard—
Feltmessages[].nameTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].reasoning_contentTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Gælder når: Send det faktisk returnerede ræsonnement tilbage, når modellen bruger det
Standard—
Feltmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
Feltmax_completion_tokensTypeintegerKravValgfritVærdier og grænser
Minimum: 1
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Feltstream_options.include_usageTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttemperatureTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttop_pTypenumberKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltstopTypestring|string[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FelttoolsTypefunction_tool[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].typeTypestringKravValgfritVærdier og grænser
function
Afhænger af modellen
Standard—
Felttools[].function.nameTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
Gælder når: funktionsværktøj angivet
Standard—
Felttools[].function.descriptionTypestringKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttools[].function.parametersTypeJSON_schemaKravValgfritVærdier og grænserStandard—
Felttool_choiceTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltparallel_tool_callsTypebooleanKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltresponse_formatTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltreasoning_effortTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltreasoningTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltservice_tierTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltinstructionsTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Kompatibilitetsfelt
Standard—
FeltfunctionsTypefunction[]KravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltfunction_callTypestring|objectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
Feltprompt_cache_optionsTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Afhænger af modellen
Standard—
FeltmodalitiesTypestring[]KravValgfritVærdier og grænser
text
Standard—
FeltproviderTypeobjectKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: provider.options afvises på denne Ultra-tekstrute
Standard—
Feltcache_control.ttlTypestringKravValgfritVærdier og grænser
Betingelser: 1h afvises på de faktiske placeringer for promptcaching
Standard—
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF8-tekst

messages[].content

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages
Parametermaterial_typesKontrakttext
ParametermessagesKontraktbeskedarray med strukturen role/content
Parameterfile_materialKontraktfaktisk UTF-8-dokument indsat som bogstavelig tekst; intet fil-ID udledes
Parameteroptional_controlsKontraktstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeKontraktmodelspecifikt; brugerens funktionsværktøjer er forskellige fra hostede værktøjer
Parameteroutput_modalitiesKontrakttext
Parameterhosted_operationsKontraktfalse
Parametermultimodal_input_bindingKontraktnull

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Send det præcise model-ID med messages.

Kontekstlængde er ikke et outputloft.

En tekstfil kan levere bogstavelig tekst; billed-, lyd- og filobjektinput kræver en præcis binding.

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

KonfigurationTakstplanKonteksttokens, mere endKonteksttokens, op til og medBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstKonteksttokens, mere end—Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0008 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens
KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1Takstplan—Konteksttokens, mere end0Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0008 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-stream
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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507", "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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507',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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507',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")

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar hvert valg og dets indhold, værktøjskald og ræsonnement. Saml i SSE deltaer efter valg-/værktøjsindeks, og bevar den endelige afslutningsårsag og forbrugsoplysningerne.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
Feltchoices[].indexTypeinteger
Feltchoices[].message.contentTypestring|null
Feltchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Feltchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Feltchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Feltchoices[].finish_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Alibaba /qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Start

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 er Qwens faste ikke-tænkende tekstudgave fra juli, 2507, med i alt 30,5 milliarder og 3,3 milliarder aktiverede parametre. Den forbedrer instruktionsfølgning, programmering, flersproget viden og åbne skriveopgaver med en nativ kontekst på 262.144 tokens.

Accepterede input
Tekst
Resultater
json · sse

Tilgængelig i Ailoot · input og metoder

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Inputtyper
text
Outputtyper
json, sse
Outputformat
JSON eller SSE
FeltTypeKravVærdier og grænserStandard
FeltmodelTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507
Standard—
FeltmessagesTypemessage[]KravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmessages[].roleTypestringKravPåkrævetVærdier og grænser
user, assistant
Standard—
Feltmessages[].contentTypestringKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
Feltmax_tokensTypeintegerKravPåkrævetVærdier og grænserStandard—
FeltstreamTypebooleanKravValgfritVærdier og grænserStandardfalse
Kombinationer af inputmaterialer

Tekst · UTF-8-tekst

messages[].content som streng

Metodeparametre og livscyklus
ParameterKontrakt
Parametercontent_typeKontraktapplication/json
ParameterrequiredKontraktmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsKontraktstream
Parametermaterial_typesKontrakttext
Parametertext_file_materialKontraktLæs det faktiske UTF-8-dokument, og indsæt teksten i det angivne input eller beskedens indholdsstreng.

Livscyklus: synchronous_or_streamed

Priser

Tarifoplysninger tilføjer ikke anmodningsmuligheder. Understøttede parametre står ved den valgte metode.

Hurtig tilstand
Standardpris Når hurtig tilstand er valgt
flex-tilstand
Standardpris Når flex-tilstanden er valgt
Maksimal ræsonneringsindsats
Standardpris Når default-justeringen anvendes ved maksimal ræsonneringsindsats

Ailoot-takster

Priser efter konfiguration

Knyt hver omkostning til de viste betingelser. Brug én takst for hver gruppe af alternative konfigurationer.

KonfigurationTakstplanKonteksttokens, mere endKonteksttokens, op til og medBeløb
KonfigurationGrundtakster for tokensTakstplanGrundtakstKonteksttokens, mere end—Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0008 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens
KonfigurationAnmodningslængde · niveau 1Takstplan—Konteksttokens, mere end0Konteksttokens, op til og medIngen øvre grænseBeløb
Input · Inputtokens $0.0002 / 1K tokens
Output · Outputtokens $0.0008 / 1K tokens
Input · Cachelæsning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning $0 / 1K tokens
Input · Cacheskrivning, 1 time — / 1K tokens

Ailoot reserverer et estimeret beløb før en anmodning. Efter resultatet afregnes det endelige beløb ud fra det målte forbrug. Ved streaming bruges den endelige forbrugsregistrering til afregningen. Sådan fungerer reservation og afregning →

Eksempelanmodninger

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Komplet minimalt requestbody i JSONcurl · brug dit UTF-8-dokumentPython · gem hele resultatet
{
  "model": "qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507",
  "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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507', '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/qwen3-30b-a3b-instruct-2507', '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))

Hent og gem resultater

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON eller SSE

Behold alle færdige resultater

Gem hvert fuldstændigt returneret svar, hver fil og hver indholdsdel.

Bevar alle indholdsblokke, ræsonnementssignaturer og faktiske værktøjsbrugs-ID’er. Saml alle SSE-blokdeltaer; den første tekstblok er ikke hele outputtet.

Hvis det oprindelige svar skal kontrolleres

Bevar anmodnings-/svar-ID’er og headere. Der leveres ingen generel URL til at hente tekstjob.

Svarfelter
FeltType
FeltidTypestring
FeltmodelTypestring
Feltcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Feltstop_reasonTypestring|null
FeltusageTypeobject
Fejl og næste trin
SvarBetingelseNæste trin
Svar400 · invalid_request_errorBetingelseUgyldige obligatoriske felter, materialerepræsentation eller parameterværdiNæste trinRet de angivne felter før en ny oprettelsesanmodning.

Aliaser

Modelaliaser

Ailoot Ultra qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

Aliaser for metodestier

Brug metodestierne vist ovenfor.

Relaterede kalder-ID’er

qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507

FAQ · Qwen: Qwen3 30B A3B Instruct 2507
Hvilke input og resultater er tilgængelige?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507: text → json, sse

Hvilke felter bruger anmodningen?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507: model, messages, max_tokens, stream

Hvilke grænser gælder?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-30b-a3b-instruct-2507: messages.min_items: 1

Flere oplysninger

Tilslut Ailoot til Claude Code, OpenCode, Hermes eller din egen applikation.

Virksomheden og dens projektportefølje

Virksomheden og dens projektportefølje: millioner af kunder; månedligt salg for milliarder.

Køb tokens med rabat.

Abonnementsrabat til regelmæssigt arbejde. Rabatkoder giver op til 50% på tokenkøb.

Abonnement
Vælg et abonnement med rabat til dine regelmæssige anmodninger.
Rabatkode på op til 50%
Indtast koden ved købet. Prisen genberegnes efter den aktuelle kampagne.
Udgifter i historikken
Model, tokens og beløb gemmes for hver anmodning.

Vælg abonnement · Se modelpriser

Tilslut API’et til produktet, du sælger.

SaaS, apps og bots efter Ailoots tilbudsvilkår og licensaftale. Anmod om en forhandlerlicens til videresalg.

Kommerciel applikation
Byg generering af tekst, billeder, video og lyd ind i tjenestens betalte funktioner.
Licens til forhandlere
Send projektbeskrivelse og adgangsmodel. Bed om skriftlige vilkår for anvendelse og videresalg.
Dokumenter på websitet
Tilbudsvilkår, licensaftale og politik for behandling af data kan læses før tilslutning.

Anmod om forhandlerlicens · Tilbudsvilkår og licensaftale