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Qwen3 32B FP8

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Qwen3 32B FP8

Qwen3-32B-FP8 ist die fein granulare FP8-Edition von Qwen3s dichtem Textmodell mit 32,8 Milliarden Parametern. Sie verbindet direkte und Thinking-Antworten für mehrsprachiges Schreiben, Code und Analyse mit eigenen Checkpoint- und Kompatibilitätsdetails.

Über das Modell

Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.

Qwen3-32B-FP8 ist der offizielle FP8-Checkpoint des dichten Sprachmodells Qwen3-32B. Der Hersteller beschreibt Mathematik, logisches Schlussfolgern, Codegenerierung, kreatives Schreiben, rollenbasierte Gespräche und Anweisungsbefolgung über mehrere Gesprächsrunden. Die Familie unterstützt mehr als 100 Sprachen und Dialekte. Eingabe und Ausgabe sind Text, und dieselbe Veröffentlichung bietet sowohl Thinking- als auch Direktantwortverhalten.

Dieses Modell hat 32,8 Milliarden Parameter, darunter 31,2 Milliarden außerhalb der Embeddings, und 64 Schichten. Seine Grouped-Query Attention umfasst 64 Query-Köpfe und acht Key/Value-Köpfe. Es ist eine dichte Architektur, getrennt von Qwen3s Mixture-of-Experts-Veröffentlichungen mit gesamten und aktivierten Parameterzahlen. FP8 gehört ebenfalls zur genauen Editionskennung. Geben Sie einem Entwicklungsassistenten eine Funktion, Spezifikation und mehrere Eingaben vor und verlangen Sie anschließend eine Erklärung des aktuellen Verhaltens und eine überarbeitete Implementierung, die die vereinbarte Schnittstelle bewahrt. Geben Sie für einen Redaktionsauftrag tatsächliche Quelle, vorgesehenen Leser und Terminologie vor, statt sich auf unbestimmten Hintergrund zu verlassen.

Der Schnellstart des Herstellers verwendet die vorgesehene Chatvorlage. Trennen Sie Aufgabe und geliefertes Material und legen Sie die endgültige Form fest. Eine nützliche Analyseanfrage könnte zwei Datenvalidierungsansätze mit denselben Feldregeln vergleichen, die von jedem akzeptierten Fälle benennen und eine vorgeschlagene Validierungsfunktion liefern. Geben Sie Regeln für fehlende Werte, repräsentative Daten und erforderliche Fehlermeldungen vor. Liefern Sie für mehrsprachige Inhalte ein Glossar und verlangen Sie eine Übersetzung sowie eine Liste überprüfungsbedürftiger Begriffe. Solche Vorbereitung macht das erzeugte Ergebnis anhand einer konkreten Eingabe überprüfbar. Die veröffentlichte Integration setzt eine Qwen3-fähige Laufzeitumgebung voraus; die Modellkarte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die benötigte Architektur nicht erkennen.

Die FP8-Anmerkung beschreibt fein granulare Quantisierung mit Blockgröße 128. Die Checkpointkonfiguration benennt ebenfalls ihre FP8-Quantisierungseinstellung. Der Hersteller nennt Transformers, SGLang und vLLM für Inferenz, weist aber auf ein Problem verteilter Inferenz mit fein granularem FP8 in Transformers hin und merkt an, dass die Nutzung mehrerer Geräte CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 erfordern kann. Halten Sie diesen Kompatibilitätshinweis von den Textfähigkeiten getrennt. Die quantisierte Identität belegt nicht selbst eine gemessene Latenz, Hardwareeinsparung oder Gleichwertigkeit der Antworten mit dem ursprünglichen Checkpoint.

Thinking ist in der gelieferten Vorlage standardmäßig aktiviert. Eine feste Non-Thinking-Einstellung unterdrückt den Schlussfolgerungsabschnitt. Wenn Thinking aktiviert bleibt, sind /think und /no_think textuelle Steuerungen für aufeinanderfolgende Gesprächsrunden; die neueste Anweisung gilt. Sie überschreiben keine feste Deaktivierung. Verlangen Sie Schlussfolgern, wenn das Modell widersprüchliche Bedingungen untersuchen muss, und verwenden Sie anschließend eine direkte Folgeanfrage, um das akzeptierte Ergebnis knapp darzustellen. Halten Sie die endgültige Antwort getrennt und verwenden Sie für spätere Gesprächsrunden diese statt früherer Schlussfolgerungen als Verlauf. Bei aktiviertem Thinking behält auch eine textuelle Non-Thinking-Anforderung einen Schlussfolgerungsblock; dessen Inhalt kann leer sein. Die feste Deaktivierung entfernt diesen Block.

Die Modellkarte umfasst Agentennutzung und empfiehlt Qwen-Agent für Werkzeugformatierung und Parsing. Eine Anwendung liefert Werkzeugdefinitionen, prüft Aufrufe, führt sie aus und gibt Ergebnisse zurück. Im Validierungsbeispiel könnte ein kontrollierter Testausführer vorgeschlagenen Code anhand der gelieferten Fälle bewerten. Lassen Sie das Modell tatsächliche Erfolgs- und Fehlerergebnisse zusammenfassen und eine benannte fehlerhafte Bedingung überarbeiten. Seine Ausgabe sollte einen vorgeschlagenen Aufruf nicht als Ausführungsbeleg behandeln. Legen Sie den zulässigen Werkzeugumfang und die Ausgabefelder fest, bevor dieser Ablauf beginnt. Der Qwen3-Leitfaden beschreibt auch parallele und mehrschrittige Werkzeugaufrufe mit als Objekten dargestellten Argumenten und ins Gespräch zurückgegebenen Ergebnissen.

Die genaue Modellkarte nennt 32.768 native Kontexttokens und 131.072 mit YaRN. Die Erweiterung hängt von der Konfiguration ab; statische Skalierung kann kürzere Texte beeinflussen. Eingabe und erzeugtes Ergebnis belegen beide das Sequenzbudget. Kennzeichnen Sie lange Quellabschnitte und weisen Sie ausreichend Platz für erforderlichen Code und Erklärung zu. Die veröffentlichten Ausgabebeispiele und empfohlenen Längen belegen keine universelle harte Ausgabegrenze. Beurteilen Sie bei längerer Generierung, ob das Ergebnis zusammenhängend bleibt und die Aufgabe erfüllt. Die Qwen3-Dokumentation behandelt in ihrer Erklärung der Trainingslänge Assistentennachrichten mit 38.912 Tokens im Thinking-Modus und 16.384 im Non-Thinking-Modus und empfiehlt die Beurteilung der Qualität längerer Generierung. Diese Zahlen unterscheiden sich vom gesamten Kontextfenster und sind keine endpunktspezifische feste Grenze. Die Modellkarte erklärt auch die standardmäßige Positionszuweisung von 40.960 Tokens als 8.192 für typische Prompts plus 32.768 für Ausgabe; das ist Konfigurationsanleitung des Herstellers, getrennt vom nativen Trainingskontext und jeder Endpunktgrenze.

Die empfohlenen Sampling-Einstellungen sind temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 und min-p 0 für Thinking sowie 0,7, 0,8, 20 und 0 für den Direktmodus. Der Hersteller warnt wegen Wiederholungen vor Greedy Decoding beim Schlussfolgern; hohe Presence Penalties können gelegentlich Sprachen mischen. Verlangen Sie eine überprüfbare endgültige Antwort, etwa eine Entscheidungstabelle, die vollständige Funktion und eine Fallliste. Validieren Sie zurückgegebene strukturierte Felder, prüfen Sie Berechnungen anhand der Quelle und führen Sie Code in der vorgesehenen Umgebung aus. Bewahren Sie bei der Ergebnisaufzeichnung diese genaue FP8-Kennung.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Compare missing-value validators

Compare two Python validators for an optional quantity: A uses if not value: return None; B uses if value is None: return None. Requirement: None means omitted, integer zero is valid, and negative quantities are invalid. Explain each validator's behavior for None, 0 and -1, then propose a complete function with explicit validation errors.

Erwartetes Ergebnis

A three-input comparison table and a proposed function implementing the supplied rules.

Ergebnis prüfen

Check zero is preserved rather than treated as missing, and negatives are rejected explicitly.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-32b-fp8

qwen/qwen3-32b-fp8

Alibaba /qwen/qwen3-32b-fp8

Einstieg

Qwen3-32B-FP8 ist die fein granulare FP8-Edition von Qwen3s dichtem Textmodell mit 32,8 Milliarden Parametern. Sie verbindet direkte und Thinking-Antworten für mehrsprachiges Schreiben, Code und Analyse mit eigenen Checkpoint- und Kompatibilitätsdetails.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
Text

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Eingabe
text
Ausgabe
text
Ausgabeformat
json oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3-32b-fp8
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages
Parametermaterial_typesVertragtext
ParametermessagesVertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur
Parameterfile_materialVertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet
Parameteroptional_controlsVertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parametercontrol_scopeVertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen
Parameteroutput_modalitiesVertragtext
Parameterhosted_operationsVertragfalse
Parametermultimodal_input_bindingVertragnull

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

Eine Textdatei kann wörtlichen Text liefern; Bild-, Audio- und Dateiobjekteingaben benötigen eine exakte Zuordnung.

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

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/qwen3-32b-fp8", "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/qwen3-32b-fp8',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/qwen3-32b-fp8',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")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Antwortvarianten mit ihren Inhalten, Werkzeugaufrufen und Reasoning-Daten beibehalten. In SSE die Deltas nach Varianten- und Werkzeugindex zusammensetzen; endgültigen Beendigungsgrund und Verbrauchsdaten beibehalten.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
Feldchoices[].indexTypinteger
Feldchoices[].message.contentTypstring|null
Feldchoices[].message.tool_callsTyptool_call[]
Feldchoices[].message.reasoning_contentTypstring
Feldchoices[].message.reasoning_detailsTypobject|array
Feldchoices[].finish_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b-fp8

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3-32b-fp8

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen/qwen3-32b-fp8

qwen/qwen3-32b-fp8

Alibaba /qwen/qwen3-32b-fp8

Einstieg

Qwen3-32B-FP8 ist die fein granulare FP8-Edition von Qwen3s dichtem Textmodell mit 32,8 Milliarden Parametern. Sie verbindet direkte und Thinking-Antworten für mehrsprachiges Schreiben, Code und Analyse mit eigenen Checkpoint- und Kompatibilitätsdetails.

Zulässige Eingaben
Text
Ergebnisse
json · sse

In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Eingabe
text
Ausgabe
json, sse
Ausgabeformat
JSON oder SSE
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen/qwen3-32b-fp8
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

Methodenparameter und Lebenszyklus
ParameterVertrag
Parametercontent_typeVertragapplication/json
ParameterrequiredVertragmodel, messages, max_tokens
Parameteroptional_controlsVertragstream
Parametermaterial_typesVertragtext
Parametertext_file_materialVertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen.

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.

Schnellmodus
Nicht angegeben Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist
Flex-Modus
Nicht angegeben Wenn der Modus flex ausgewählt ist
Maximaler Denkaufwand
Nicht angegeben Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.0002 / 1K Tokens
Ausgabe · Ausgabetoken $0.001 / 1K Tokens
Eingabe · Cache lesen $0 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben $0 / 1K Tokens
Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens

Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "qwen/qwen3-32b-fp8",
  "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/qwen3-32b-fp8', '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/qwen3-32b-fp8', '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))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

Bewahren Sie jede vollständig zurückgegebene Antwort, Datei und jeden Inhaltsteil auf.

Alle Inhaltsblöcke, Thinking-Signaturen und tatsächlichen Werkzeugaufruf-IDs beibehalten. Alle SSE-Blockdeltas zusammensetzen; der erste Textblock ist nicht die vollständige Ausgabe.

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.

Antwortfelder
FeldTyp
FeldidTypstring
FeldmodelTypstring
Feldcontent[]Typtext|thinking|tool_use|other content block
Feldstop_reasonTypstring|null
FeldusageTypobject
Fehler und nächste Schritte
AntwortBedingungNächster Schritt
Antwort400 · invalid_request_errorBedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültigNächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren.

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra qwen/qwen3-32b-fp8

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen/qwen3-32b-fp8

FAQ · qwen/qwen3-32b-fp8
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-32b-fp8: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-32b-fp8: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-32b-fp8: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-32b-fp8: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-32b-fp8: messages.min_items: 1

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