Einführung: Fähigkeiten der Qwen3.8-Max-Familie
Qwen3.8 Max Prime gehört zur Qwen3.8-Max-Familie. Qwen entwickelt diese Familie für Programmierung, professionelle Arbeit, Forschung und Aufgaben mit vielen zusammenhängenden Schritten. Ihr praktischer Zweck ist, Anforderungen im Blick zu behalten, im Arbeitsverlauf neue Informationen zu nutzen und ein fertiges Textartefakt zu erzeugen. Die Prime-Ausführung behält ihre eigene Identität; die Familienbeschreibung belegt weder einen eigenständigen Satz von Gewichten noch eine ausführungsspezifische Antwortzeitgarantie.
Kernaufgaben: Programmierung, professionelle Arbeit und Forschung
Stellen Sie für eine Entwicklungsaufgabe die relevanten Projektdateien oder Auszüge, das zu ändernde Verhalten und das erwartete Ergebnis bereit. Fordern Sie eine Diagnose, einen Implementierungsvorschlag und Prüfungen an, die zeigen würden, ob die Änderung die Anforderung erfüllt. Stellen Sie für eine Forschungsaufgabe das Vergleichsmaterial bereit und verlangen Sie einen Bericht, der Quellenbelege von Interpretation unterscheidet. Geben Sie für ein professionelles Dokument die Zielgruppe, die Abschnitte und die Kriterien für ein vollständiges Ergebnis an. Nutzen Sie Quellmaterial und Abschlusskriterien, um die resultierende Diagnose, den Bericht oder das Dokument zu prüfen.
Agentenausführung und Rückmeldungen
Der Hersteller betont autonome Planung und die Fähigkeit, Rückmeldungen aus einer Umgebung zu nutzen. Eine Agentenaufgabe kann als Ziel, erlaubte Aktionen, relevante Tools und sichtbare Abschlussbedingung formuliert werden. Eine Anwendung könnte das Modell beispielsweise ein Repository prüfen, eine Änderung vorschlagen und das Ergebnis einer erlaubten Prüfung empfangen lassen, bevor es seinen nächsten Schritt überarbeitet. Das Modell trägt Planung und Schlussfolgerungen bei; die Anwendung bindet Tools an und führt deren Aktionen aus.
Fordern Sie neben dem endgültigen Artefakt eine Aufzeichnung abgeschlossener Arbeiten und offener Bedingungen an. Das hilft, einen vorgeschlagenen nächsten Schritt von einer ausgeführten Aktion zu unterscheiden. Auch eine mehrstufige Aufgabe benötigt explizite Eingaben und Rückmeldungen; die Planungsfähigkeit eines Modells belegt keinen Zugriff auf einen Computer, aktuelle Quellen oder Geschäftssysteme.
Kompatibilität und Steuerung der Schlussfolgerungen
Die Familiendokumentation von Qwen3.8 beschreibt die Integration mit Entwicklungs-Harnesses und die Steuerung der Denktiefe über reasoning_effort. Sie beschreibt auch, wie preserve_thinking den Denkkontext über den Gesprächsverlauf hinweg bewahrt. Das sind Herstellerfunktionen, deren Verfügbarkeit und genaue Einstellungen von Ausführung und Schnittstelle abhängen. Ordnen Sie Korrekturen und Tool-Ergebnisse der Aufgabe zu, die sie aktualisieren, und verlangen Sie auch bei ausführlichen Überlegungen eine knappe abschließende Schlussfolgerung.
Der Hersteller unterscheidet das verwaltete Angebot Qwen3.8-Max vom offenen Checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B. Seine Max-Referenz umfasst Text-, Bild- und Videoeingabe, Textausgabe und Unterstützung für direkte Antworten; der offene Checkpoint verarbeitet ausschließlich Text und verwendet immer Thinking. Diese Verträge sollten getrennt bleiben. Stellen Sie für visuelle Arbeit mit der Max-Familie lesbare Dokumentseiten, Diagramme oder den relevanten Videoabschnitt bereit und benennen Sie die Belege, die die Antwort behandeln soll.
Tools und strukturierte Ergebnisse
Die Referenz des Herstellers für verwaltetes Max nennt Function Calling, Structured Outputs, Retrieval und Tools nach Art eines Code-Interpreters, wobei die Unterstützung von der Schnittstelle abhängt. Ein hilfreicher Dokumentablauf kann eine Befundtabelle mit stützenden Seiten- oder Abschnittsverweisen anfordern; ein Programmierablauf kann einen Patch und eine separate Erklärung verlangen. Erzwungene Ausgabeschemas und externe Ausführung sind Funktionen des angebundenen Ablaufs und entstehen nicht dadurch, dass die Wörter JSON oder „ausführen“ in einem Prompt stehen. Diese Familienbeschreibung verspricht nicht, dass jede angeführte verwaltete Funktion durch Prime oder eine andere Anwendung angeboten wird.
Kontext und ausführungsspezifische Grenzen
Die Referenz für verwaltetes Max beschreibt einen Kontext von einer Million Tokens mit separaten gerundeten Eingabe-, Ausgabe- und Denkbudgets. Der offene Checkpoint dokumentiert stattdessen einen nativen Kontext von 262,144 Tokens und eine bedingte Erweiterung auf 1,010,000. Das sind unterschiedliche Herstellerspezifikationen, die nicht zu einer universellen Prime-Grenze zusammengefasst werden dürfen. Die genaue Prime-spezifische Ausgabeobergrenze, die Mediengrenzen und der Vertrag zu Steuermöglichkeiten werden durch die hier verwendeten Familienquellen nicht belegt.
Bereiten Sie nur das für die Aufgabe benötigte Material vor und reservieren Sie Platz für die Erklärung und das abschließende Artefakt. Bewahren Sie in langen Eingaben Dokumentgrenzen und Codekennungen, damit Schlussfolgerungen nachvollziehbar bleiben. Prüfen Sie generierten Code, Berechnungen und zitierte Passagen anhand der bereitgestellten Belege. Halten Sie die endgültige Implementierung, den Bericht oder das Dokument mit den bereitgestellten Belegen und den Abschlusskriterien der Aufgabe verbunden.
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Stellen Sie für eine Forschungsaufgabe das Vergleichsmaterial bereit und verlangen Sie einen Bericht, der Quellenbelege von Interpretation unterscheidet. Geben Sie für ein professionelles Dokument die Zielgruppe, die Abschnitte und die Kriterien für ein vollständiges Ergebnis an. Nutzen Sie Quellmaterial und Abschlusskriterien, um die resultierende Diagnose, den Bericht oder das Dokument zu prüfen.\n\nAgentenausführung und Rückmeldungen\n\nDer Hersteller betont autonome Planung und die Fähigkeit, Rückmeldungen aus einer Umgebung zu nutzen. Eine Agentenaufgabe kann als Ziel, erlaubte Aktionen, relevante Tools und sichtbare Abschlussbedingung formuliert werden. Eine Anwendung könnte das Modell beispielsweise ein Repository prüfen, eine Änderung vorschlagen und das Ergebnis einer erlaubten Prüfung empfangen lassen, bevor es seinen nächsten Schritt überarbeitet. Das Modell trägt Planung und Schlussfolgerungen bei; die Anwendung bindet Tools an und führt deren Aktionen aus.\n\nFordern Sie neben dem endgültigen Artefakt eine Aufzeichnung abgeschlossener Arbeiten und offener Bedingungen an. Das hilft, einen vorgeschlagenen nächsten Schritt von einer ausgeführten Aktion zu unterscheiden. Auch eine mehrstufige Aufgabe benötigt explizite Eingaben und Rückmeldungen; die Planungsfähigkeit eines Modells belegt keinen Zugriff auf einen Computer, aktuelle Quellen oder Geschäftssysteme.\n\nKompatibilität und Steuerung der Schlussfolgerungen\n\nDie Familiendokumentation von Qwen3.8 beschreibt die Integration mit Entwicklungs-Harnesses und die Steuerung der Denktiefe über reasoning_effort. Sie beschreibt auch, wie preserve_thinking den Denkkontext über den Gesprächsverlauf hinweg bewahrt. Das sind Herstellerfunktionen, deren Verfügbarkeit und genaue Einstellungen von Ausführung und Schnittstelle abhängen. Ordnen Sie Korrekturen und Tool-Ergebnisse der Aufgabe zu, die sie aktualisieren, und verlangen Sie auch bei ausführlichen Überlegungen eine knappe abschließende Schlussfolgerung.\n\nDer Hersteller unterscheidet das verwaltete Angebot Qwen3.8-Max vom offenen Checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B. Seine Max-Referenz umfasst Text-, Bild- und Videoeingabe, Textausgabe und Unterstützung für direkte Antworten; der offene Checkpoint verarbeitet ausschließlich Text und verwendet immer Thinking. Diese Verträge sollten getrennt bleiben. Stellen Sie für visuelle Arbeit mit der Max-Familie lesbare Dokumentseiten, Diagramme oder den relevanten Videoabschnitt bereit und benennen Sie die Belege, die die Antwort behandeln soll.\n\nTools und strukturierte Ergebnisse\n\nDie Referenz des Herstellers für verwaltetes Max nennt Function Calling, Structured Outputs, Retrieval und Tools nach Art eines Code-Interpreters, wobei die Unterstützung von der Schnittstelle abhängt. Ein hilfreicher Dokumentablauf kann eine Befundtabelle mit stützenden Seiten- oder Abschnittsverweisen anfordern; ein Programmierablauf kann einen Patch und eine separate Erklärung verlangen. Erzwungene Ausgabeschemas und externe Ausführung sind Funktionen des angebundenen Ablaufs und entstehen nicht dadurch, dass die Wörter JSON oder „ausführen“ in einem Prompt stehen. Diese Familienbeschreibung verspricht nicht, dass jede angeführte verwaltete Funktion durch Prime oder eine andere Anwendung angeboten wird.\n\nKontext und ausführungsspezifische Grenzen\n\nDie Referenz für verwaltetes Max beschreibt einen Kontext von einer Million Tokens mit separaten gerundeten Eingabe-, Ausgabe- und Denkbudgets. Der offene Checkpoint dokumentiert stattdessen einen nativen Kontext von 262,144 Tokens und eine bedingte Erweiterung auf 1,010,000. Das sind unterschiedliche Herstellerspezifikationen, die nicht zu einer universellen Prime-Grenze zusammengefasst werden dürfen. Die genaue Prime-spezifische Ausgabeobergrenze, die Mediengrenzen und der Vertrag zu Steuermöglichkeiten werden durch die hier verwendeten Familienquellen nicht belegt.\n\nBereiten Sie nur das für die Aufgabe benötigte Material vor und reservieren Sie Platz für die Erklärung und das abschließende Artefakt. Bewahren Sie in langen Eingaben Dokumentgrenzen und Codekennungen, damit Schlussfolgerungen nachvollziehbar bleiben. Prüfen Sie generierten Code, Berechnungen und zitierte Passagen anhand der bereitgestellten Belege. Halten Sie die endgültige Implementierung, den Bericht oder das Dokument mit den bereitgestellten Belegen und den Abschlusskriterien der Aufgabe verbunden.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Technisches Beispiel auf Englisch
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime gehört zu Qwens Max-Familie für Programmierung, professionelle Arbeit, Forschung und anhaltende Agentenaufgaben. Sein nützlicher Aufgabenbereich umfasst das Interpretieren von Anforderungen, das Durcharbeiten von Rückmeldungen und das Erstellen vollständiger Textergebnisse aus bereitgestelltem Projektmaterial.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Einführung: Fähigkeiten der Qwen3.8-Max-Familie
Qwen3.8 Max Prime gehört zur Qwen3.8-Max-Familie. Qwen entwickelt diese Familie für Programmierung, professionelle Arbeit, Forschung und Aufgaben mit vielen zusammenhängenden Schritten. Ihr praktischer Zweck ist, Anforderungen im Blick zu behalten, im Arbeitsverlauf neue Informationen zu nutzen und ein fertiges Textartefakt zu erzeugen. Die Prime-Ausführung behält ihre eigene Identität; die Familienbeschreibung belegt weder einen eigenständigen Satz von Gewichten noch eine ausführungsspezifische Antwortzeitgarantie.
Kernaufgaben: Programmierung, professionelle Arbeit und Forschung
Stellen Sie für eine Entwicklungsaufgabe die relevanten Projektdateien oder Auszüge, das zu ändernde Verhalten und das erwartete Ergebnis bereit. Fordern Sie eine Diagnose, einen Implementierungsvorschlag und Prüfungen an, die zeigen würden, ob die Änderung die Anforderung erfüllt. Stellen Sie für eine Forschungsaufgabe das Vergleichsmaterial bereit und verlangen Sie einen Bericht, der Quellenbelege von Interpretation unterscheidet. Geben Sie für ein professionelles Dokument die Zielgruppe, die Abschnitte und die Kriterien für ein vollständiges Ergebnis an. Nutzen Sie Quellmaterial und Abschlusskriterien, um die resultierende Diagnose, den Bericht oder das Dokument zu prüfen.
Agentenausführung und Rückmeldungen
Der Hersteller betont autonome Planung und die Fähigkeit, Rückmeldungen aus einer Umgebung zu nutzen. Eine Agentenaufgabe kann als Ziel, erlaubte Aktionen, relevante Tools und sichtbare Abschlussbedingung formuliert werden. Eine Anwendung könnte das Modell beispielsweise ein Repository prüfen, eine Änderung vorschlagen und das Ergebnis einer erlaubten Prüfung empfangen lassen, bevor es seinen nächsten Schritt überarbeitet. Das Modell trägt Planung und Schlussfolgerungen bei; die Anwendung bindet Tools an und führt deren Aktionen aus.
Fordern Sie neben dem endgültigen Artefakt eine Aufzeichnung abgeschlossener Arbeiten und offener Bedingungen an. Das hilft, einen vorgeschlagenen nächsten Schritt von einer ausgeführten Aktion zu unterscheiden. Auch eine mehrstufige Aufgabe benötigt explizite Eingaben und Rückmeldungen; die Planungsfähigkeit eines Modells belegt keinen Zugriff auf einen Computer, aktuelle Quellen oder Geschäftssysteme.
Kompatibilität und Steuerung der Schlussfolgerungen
Die Familiendokumentation von Qwen3.8 beschreibt die Integration mit Entwicklungs-Harnesses und die Steuerung der Denktiefe über reasoning_effort. Sie beschreibt auch, wie preserve_thinking den Denkkontext über den Gesprächsverlauf hinweg bewahrt. Das sind Herstellerfunktionen, deren Verfügbarkeit und genaue Einstellungen von Ausführung und Schnittstelle abhängen. Ordnen Sie Korrekturen und Tool-Ergebnisse der Aufgabe zu, die sie aktualisieren, und verlangen Sie auch bei ausführlichen Überlegungen eine knappe abschließende Schlussfolgerung.
Der Hersteller unterscheidet das verwaltete Angebot Qwen3.8-Max vom offenen Checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B. Seine Max-Referenz umfasst Text-, Bild- und Videoeingabe, Textausgabe und Unterstützung für direkte Antworten; der offene Checkpoint verarbeitet ausschließlich Text und verwendet immer Thinking. Diese Verträge sollten getrennt bleiben. Stellen Sie für visuelle Arbeit mit der Max-Familie lesbare Dokumentseiten, Diagramme oder den relevanten Videoabschnitt bereit und benennen Sie die Belege, die die Antwort behandeln soll.
Tools und strukturierte Ergebnisse
Die Referenz des Herstellers für verwaltetes Max nennt Function Calling, Structured Outputs, Retrieval und Tools nach Art eines Code-Interpreters, wobei die Unterstützung von der Schnittstelle abhängt. Ein hilfreicher Dokumentablauf kann eine Befundtabelle mit stützenden Seiten- oder Abschnittsverweisen anfordern; ein Programmierablauf kann einen Patch und eine separate Erklärung verlangen. Erzwungene Ausgabeschemas und externe Ausführung sind Funktionen des angebundenen Ablaufs und entstehen nicht dadurch, dass die Wörter JSON oder „ausführen“ in einem Prompt stehen. Diese Familienbeschreibung verspricht nicht, dass jede angeführte verwaltete Funktion durch Prime oder eine andere Anwendung angeboten wird.
Kontext und ausführungsspezifische Grenzen
Die Referenz für verwaltetes Max beschreibt einen Kontext von einer Million Tokens mit separaten gerundeten Eingabe-, Ausgabe- und Denkbudgets. Der offene Checkpoint dokumentiert stattdessen einen nativen Kontext von 262,144 Tokens und eine bedingte Erweiterung auf 1,010,000. Das sind unterschiedliche Herstellerspezifikationen, die nicht zu einer universellen Prime-Grenze zusammengefasst werden dürfen. Die genaue Prime-spezifische Ausgabeobergrenze, die Mediengrenzen und der Vertrag zu Steuermöglichkeiten werden durch die hier verwendeten Familienquellen nicht belegt.
Bereiten Sie nur das für die Aufgabe benötigte Material vor und reservieren Sie Platz für die Erklärung und das abschließende Artefakt. Bewahren Sie in langen Eingaben Dokumentgrenzen und Codekennungen, damit Schlussfolgerungen nachvollziehbar bleiben. Prüfen Sie generierten Code, Berechnungen und zitierte Passagen anhand der bereitgestellten Belege. Halten Sie die endgültige Implementierung, den Bericht oder das Dokument mit den bereitgestellten Belegen und den Abschlusskriterien der Aufgabe verbunden.
POST /v1/chat/completionstexttext| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3.8-max-prime | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte 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[].content | Typstring|content_part[]|null | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_calls | Typtool_call[] | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].tool_call_id | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
Feldmessages[].name | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_content | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
Feldmessages[].reasoning_details | Typobject|array | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldmax_completion_tokens | Typinteger | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Feldstream_options.include_usage | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtemperature | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtop_p | Typnumber | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldstop | Typstring|string[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools | Typfunction_tool[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].type | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
Feldtools[].function.name | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
Feldtools[].function.description | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtools[].function.parameters | TypJSON_schema | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
Feldtool_choice | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldparallel_tool_calls | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldresponse_format | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning_effort | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldreasoning | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldservice_tier | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldinstructions | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
Feldfunctions | Typfunction[] | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldfunction_call | Typstring|object | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldprompt_cache_options | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
Feldmodalities | Typstring[] | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
Feldprovider | Typobject | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
Feldcache_control.ttl | Typstring | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |
Text · UTF8-Text
messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametermessages | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
Parameterfile_material | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
Parameteroptional_controls | Vertragstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parametercontrol_scope | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
Parameteroutput_modalities | Vertragtext |
Parameterhosted_operations | Vertragfalse |
Parametermultimodal_input_binding | Vertragnull |
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.
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.008 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.001 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.008 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.001 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-max-prime", "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\nfrom 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/qwen3.8-max-prime',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"))\nfrom 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/qwen3.8-max-prime',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")\njson oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldchoices[].index | Typinteger |
Feldchoices[].message.content | Typstring|null |
Feldchoices[].message.tool_calls | Typtool_call[] |
Feldchoices[].message.reasoning_content | Typstring |
Feldchoices[].message.reasoning_details | Typobject|array |
Feldchoices[].finish_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime gehört zu Qwens Max-Familie für Programmierung, professionelle Arbeit, Forschung und anhaltende Agentenaufgaben. Sein nützlicher Aufgabenbereich umfasst das Interpretieren von Anforderungen, das Durcharbeiten von Rückmeldungen und das Erstellen vollständiger Textergebnisse aus bereitgestelltem Projektmaterial.
Diese Beschreibung erläutert die Fähigkeiten des Modells. Die über Ailoot verfügbaren Eingaben, Ausgaben und Optionen sind unten für die ausgewählte Methode aufgeführt.
Einführung: Fähigkeiten der Qwen3.8-Max-Familie
Qwen3.8 Max Prime gehört zur Qwen3.8-Max-Familie. Qwen entwickelt diese Familie für Programmierung, professionelle Arbeit, Forschung und Aufgaben mit vielen zusammenhängenden Schritten. Ihr praktischer Zweck ist, Anforderungen im Blick zu behalten, im Arbeitsverlauf neue Informationen zu nutzen und ein fertiges Textartefakt zu erzeugen. Die Prime-Ausführung behält ihre eigene Identität; die Familienbeschreibung belegt weder einen eigenständigen Satz von Gewichten noch eine ausführungsspezifische Antwortzeitgarantie.
Kernaufgaben: Programmierung, professionelle Arbeit und Forschung
Stellen Sie für eine Entwicklungsaufgabe die relevanten Projektdateien oder Auszüge, das zu ändernde Verhalten und das erwartete Ergebnis bereit. Fordern Sie eine Diagnose, einen Implementierungsvorschlag und Prüfungen an, die zeigen würden, ob die Änderung die Anforderung erfüllt. Stellen Sie für eine Forschungsaufgabe das Vergleichsmaterial bereit und verlangen Sie einen Bericht, der Quellenbelege von Interpretation unterscheidet. Geben Sie für ein professionelles Dokument die Zielgruppe, die Abschnitte und die Kriterien für ein vollständiges Ergebnis an. Nutzen Sie Quellmaterial und Abschlusskriterien, um die resultierende Diagnose, den Bericht oder das Dokument zu prüfen.
Agentenausführung und Rückmeldungen
Der Hersteller betont autonome Planung und die Fähigkeit, Rückmeldungen aus einer Umgebung zu nutzen. Eine Agentenaufgabe kann als Ziel, erlaubte Aktionen, relevante Tools und sichtbare Abschlussbedingung formuliert werden. Eine Anwendung könnte das Modell beispielsweise ein Repository prüfen, eine Änderung vorschlagen und das Ergebnis einer erlaubten Prüfung empfangen lassen, bevor es seinen nächsten Schritt überarbeitet. Das Modell trägt Planung und Schlussfolgerungen bei; die Anwendung bindet Tools an und führt deren Aktionen aus.
Fordern Sie neben dem endgültigen Artefakt eine Aufzeichnung abgeschlossener Arbeiten und offener Bedingungen an. Das hilft, einen vorgeschlagenen nächsten Schritt von einer ausgeführten Aktion zu unterscheiden. Auch eine mehrstufige Aufgabe benötigt explizite Eingaben und Rückmeldungen; die Planungsfähigkeit eines Modells belegt keinen Zugriff auf einen Computer, aktuelle Quellen oder Geschäftssysteme.
Kompatibilität und Steuerung der Schlussfolgerungen
Die Familiendokumentation von Qwen3.8 beschreibt die Integration mit Entwicklungs-Harnesses und die Steuerung der Denktiefe über reasoning_effort. Sie beschreibt auch, wie preserve_thinking den Denkkontext über den Gesprächsverlauf hinweg bewahrt. Das sind Herstellerfunktionen, deren Verfügbarkeit und genaue Einstellungen von Ausführung und Schnittstelle abhängen. Ordnen Sie Korrekturen und Tool-Ergebnisse der Aufgabe zu, die sie aktualisieren, und verlangen Sie auch bei ausführlichen Überlegungen eine knappe abschließende Schlussfolgerung.
Der Hersteller unterscheidet das verwaltete Angebot Qwen3.8-Max vom offenen Checkpoint Qwen3.8-2.4T-A95B. Seine Max-Referenz umfasst Text-, Bild- und Videoeingabe, Textausgabe und Unterstützung für direkte Antworten; der offene Checkpoint verarbeitet ausschließlich Text und verwendet immer Thinking. Diese Verträge sollten getrennt bleiben. Stellen Sie für visuelle Arbeit mit der Max-Familie lesbare Dokumentseiten, Diagramme oder den relevanten Videoabschnitt bereit und benennen Sie die Belege, die die Antwort behandeln soll.
Tools und strukturierte Ergebnisse
Die Referenz des Herstellers für verwaltetes Max nennt Function Calling, Structured Outputs, Retrieval und Tools nach Art eines Code-Interpreters, wobei die Unterstützung von der Schnittstelle abhängt. Ein hilfreicher Dokumentablauf kann eine Befundtabelle mit stützenden Seiten- oder Abschnittsverweisen anfordern; ein Programmierablauf kann einen Patch und eine separate Erklärung verlangen. Erzwungene Ausgabeschemas und externe Ausführung sind Funktionen des angebundenen Ablaufs und entstehen nicht dadurch, dass die Wörter JSON oder „ausführen“ in einem Prompt stehen. Diese Familienbeschreibung verspricht nicht, dass jede angeführte verwaltete Funktion durch Prime oder eine andere Anwendung angeboten wird.
Kontext und ausführungsspezifische Grenzen
Die Referenz für verwaltetes Max beschreibt einen Kontext von einer Million Tokens mit separaten gerundeten Eingabe-, Ausgabe- und Denkbudgets. Der offene Checkpoint dokumentiert stattdessen einen nativen Kontext von 262,144 Tokens und eine bedingte Erweiterung auf 1,010,000. Das sind unterschiedliche Herstellerspezifikationen, die nicht zu einer universellen Prime-Grenze zusammengefasst werden dürfen. Die genaue Prime-spezifische Ausgabeobergrenze, die Mediengrenzen und der Vertrag zu Steuermöglichkeiten werden durch die hier verwendeten Familienquellen nicht belegt.
Bereiten Sie nur das für die Aufgabe benötigte Material vor und reservieren Sie Platz für die Erklärung und das abschließende Artefakt. Bewahren Sie in langen Eingaben Dokumentgrenzen und Codekennungen, damit Schlussfolgerungen nachvollziehbar bleiben. Prüfen Sie generierten Code, Berechnungen und zitierte Passagen anhand der bereitgestellten Belege. Halten Sie die endgültige Implementierung, den Bericht oder das Dokument mit den bereitgestellten Belegen und den Abschlusskriterien der Aufgabe verbunden.
POST /v1/messagestextjson, sse| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
|---|---|---|---|---|
Feldmodel | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3.8-max-prime | Standard— |
Feldmessages | Typmessage[] | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmessages[].role | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
Feldmessages[].content | Typstring | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldmax_tokens | Typinteger | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
Feldstream | Typboolean | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
Text · UTF-8-Text
Zeichenfolge messages[].content
| Parameter | Vertrag |
|---|---|
Parametercontent_type | Vertragapplication/json |
Parameterrequired | Vertragmodel, messages, max_tokens |
Parameteroptional_controls | Vertragstream |
Parametermaterial_types | Vertragtext |
Parametertext_file_material | VertragDas tatsächliche UTF-8-Dokument lesen und seinen Text in die angegebene Zeichenfolge für Eingabe oder Nachrichteninhalt einfügen. |
Lebenszyklus: synchronous_or_streamed
Tarifangaben erweitern die Anfrageoptionen nicht. Unterstützte Parameter stehen bei der ausgewählten Methode.
Ordnen Sie jede Gebühr den angezeigten Bedingungen zu. Verwenden Sie für jede Gruppe alternativer Konfigurationen einen Tarif.
| Konfiguration | Tarifstaffel | Kontexttoken, mehr als | Kontexttoken, bis einschließlich | Gebühr |
|---|---|---|---|---|
| KonfigurationBasistarife für Token | TarifstaffelGrundtarif | Kontexttoken, mehr als— | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.008 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.001 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken $0.008 / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken $0.024 / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen $0.001 / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben — / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde — / 1K Tokens |
Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. So funktionieren Reservierung und Abrechnung →
{\n "model": "qwen/qwen3.8-max-prime",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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/qwen3.8-max-prime', '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\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/qwen3.8-max-prime', '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))\nJSON oder SSE
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.
Anfrage- und Antwort-IDs sowie Header beibehalten. Eine allgemeine URL zum Abrufen von Textaufträgen wird nicht angegeben.
| Feld | Typ |
|---|---|
Feldid | Typstring |
Feldmodel | Typstring |
Feldcontent[] | Typtext|thinking|tool_use|other content block |
Feldstop_reason | Typstring|null |
Feldusage | Typobject |
| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
|---|---|---|
Antwort400 · invalid_request_error | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.
Technisches Beispiel auf Englisch
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.