Source: https://ailoot.ai/models/de-at/qwen-qwen3-coder-flash/
Canonical: https://ailoot.ai/models/de-at/qwen-qwen3-coder-flash/
Language: de-at

# Qwen: Qwen3 Coder Flash

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## [Qwen: Qwen3 Coder Flash](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen-qwen3-coder-flash/)

Qwen3-Coder-Flash ist Qwens Textcodemodell für Repository-Verständnis und Werkzeuginteraktion über mehrere Gesprächsrunden. Die Spezifikation nennt eine Million Kontexttokens, maximal 997.952 Eingabetokens und 65.536 Ausgabetokens; Werkzeugfunktionen gelten für das Bereitstellungsprofil des Herstellers.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen-qwen3-coder-flash/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen-qwen3-coder-flash/#method-1)
- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen-qwen3-coder-flash/#method-2)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/qwen-qwen3-coder-flash/#method-3)

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.

Überblick: repositoryorientierte Programmierung

Qwen3-Coder-Flash ist ein Qwen3-basiertes Codegenerierungsmodell. Laut Hersteller übernimmt es Programmieragentenfähigkeiten von Qwen3-Coder-Plus und ist für Verständnis auf Repository-Ebene, stabile Werkzeugaufrufe und Interaktion über mehrere Gesprächsrunden optimiert. Dokumentierte Eingabe und Ausgabe sind Text. Nutzen Sie es für eine Programmieraufgabe mit vorgegebenem Projektkontext und einem konkreten Ergebnis wie vorgeschlagenem Patch, einer Funktion oder Erklärung.

Der Hersteller beschreibt qwen3-coder-flash derzeit als funktional gleichwertig mit qwen3-coder-flash-2025-07-28 und behält diesen datierten Stand als benannte Version bei. Bewahren Sie die angeforderte Kennung bei der Aufzeichnung der Modellauswahl. Die genaue Modellseite belegt weder Parameterzahl noch Gewichtsidentität eines offenen Coder-Checkpoints; der Name Flash ist daher keine Grundlage für eine unbelegte Größen- oder Architekturaussage.

Vorbereitung von Repository-Belegen

Geben Sie relevante Module, Schnittstellen, Anforderungen und eine das besprochene Verhalten zeigende Eingabe vor. Verlangen Sie einen nach betroffenen Komponenten gegliederten Implementierungsvorschlag und anschließend das bearbeitbare Artefakt getrennt von Kommentaren. Geben Sie bei einer Fehleranalyse beobachteten Fehler oder Ausgabe und erwartetes Verhalten vor. Beschreiben Sie bei einer Funktionalität die Interaktionen und Bedingungen, die das Ergebnis erfüllen muss.

Eine nützliche Antwort kann Diagnose, vorgeschlagene Änderung und erforderliche Prüfungen zeigen. Bewahren Sie bei einem großen Projekt Datei- und Funktionskennungen im gelieferten Material, damit die Erklärung auf ihre Belege verweisen kann. Prüfen Sie vorgeschlagene Änderungen anhand der gelieferten Dateien, des erwarteten Verhaltens und der von verbundenen Prüfungen zurückgegebenen Ergebnisse.

Werkzeuge über mehrere Gesprächsrunden und Rückmeldungen

Der Hersteller betont Werkzeuginteraktion über mehrere Gesprächsrunden. Ein verbundener Ablauf kann Inspektions- oder Ausführungswerkzeuge liefern und tatsächliche Beobachtungen an das Modell zurückgeben. Nennen Sie zulässige Handlungen und beobachtbare Abschlusskriterien. Geben Sie bei einer fehlgeschlagenen Prüfung tatsächlichen Fehler und relevanten Code vor, statt lediglich einen neuen Versuch zu verlangen. Das Modell kann seine vorgeschlagene Arbeit mit dieser Rückmeldung überarbeiten; die Anwendung führt die Handlungen aus.

Die Fähigkeitsmatrix unterstützt Function Calling im Alibaba-Profil China (Peking) und kennzeichnet es in Singapur, Deutschland (Frankfurt) und USA (Virginia) als nicht unterstützt. Werkzeugverfügbarkeit ist daher bedingt, kein Versprechen allein aus dem Modellnamen. Textvorschlag, Werkzeuganforderung und abgeschlossene Operation sollten im endgültigen Bericht unterscheidbar bleiben. Geben Sie einen endgültigen Bericht zurück, der Codevorschlag, angeforderte Werkzeugaufrufe und tatsächliche Werkzeugergebnisse trennt.

Fähigkeiten und Ergebnisformatierung

Erzwungene strukturierte Ausgaben und eingebaute Websuche sind auf der speziellen Modellseite als nicht unterstützt gekennzeichnet. Ein Prompt kann eine Tabelle oder JSON-förmigen Text verlangen, erzeugt damit aber keinen Vertrag zur Schemaerzwingung. Ein Programmieragent kann aktuelle Belege von einem anwendungsseitigen Werkzeug erhalten, ohne dass das Modell selbst eingebaute Suche besitzt.

Prefix Completion ist in China (Peking) nicht unterstützt und in Singapur, Deutschland (Frankfurt) und USA (Virginia) unterstützt. Context Caching ist für den undatierten Alias in allen vier Profilen unterstützt, während der separat gelistete Stand vom 28. Juli es als nicht unterstützt ausweist. Beide Editionen kennzeichnen Batch-Inferenz und Fine-Tuning als nicht unterstützt. Verlangen Sie ein leicht überprüfbares endgültiges Ergebnis und bewahren Sie tatsächliche Werkzeugbeobachtungen, wenn ein Bericht behauptet, etwas geprüft zu haben.

Kontext- und Ausgabegrenzen

Die Spezifikation nennt ein Kontextfenster von 1.000.000 Tokens, eine maximale Eingabelänge von 997.952 Tokens und eine maximale Ausgabelänge von 65.536 Tokens. Dies sind separate Grenzen; die größte Eingabe und größte Ausgabe passen nicht notwendigerweise gleichzeitig in den Kontext. Projekttext, Verlauf, Werkzeugergebnisse und erzeugter Quellcode benötigen Raum im tatsächlichen Anfragebudget.

Ein großer Kontext kann mehr Repository-Belege in einer Aufgabe zusammenführen. Es bleibt sinnvoll, sachfremde erzeugte Dateien, wiederholtes Material und irrelevante Module zu entfernen und zugleich Definitionen und Schnittstellen zu bewahren, von denen die Änderung abhängt. Verlangen Sie bei einem umfangreichen Artefakt die erforderlichen Dateien oder Funktionen ausdrücklich und reservieren Sie ausreichend Antwortplatz. Halten Sie Codedateien und Erklärungen getrennt, damit Prüfer vorgeschlagene Änderungen untersuchen können.

Praktisches Ergebnis und wesentliche Grenzen

Verlangen Sie bei einer Repository-Änderung einen Patch mit betroffenen Dateien, Annahmen und tatsächlichen Ergebnissen verbundener Prüfungen. Legen Sie bei einem Algorithmus Eingabebeschränkungen und erwartete Ausgabe fest, bevor Sie Code verlangen. Die dokumentierte Eingabe ist Text; eine visuelle Referenz oder Aufnahme benötigt daher eine geeignete gesonderte Darstellung, wenn sie als Beleg dienen soll.

Prüfen Sie generierte Syntax, Schnittstellen und Randfälle im Entwicklungsablauf. Eine plausible Erklärung oder werkzeugorientierte Modellbeschreibung beweist keine erfolgreiche Codeausführung. Das praktische Ergebnis ist ein überprüfbares Text- oder Codeartefakt mit Bezug zum gelieferten Repository-Material, unter Bewahrung der genauen Flash-Kennung, Herstellergrenzen und des bedingten Werkzeugvertrags.

Praktische Aufgabe

### Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

```
Keep repository paths portable

In config.py, DATA_PATH = 'data/items.csv'. In runner.py, open(DATA_PATH) fails when the CLI is launched outside the repository directory. Propose a focused fix that anchors the resource path to the module location rather than the current working directory. Preserve the public CLI arguments and include a regression scenario launched from another directory.
```

#### Erwartetes Ergebnis

```
A small coordinated code proposal for the named modules and a regression scenario for an unrelated working directory.
```

#### Ergebnis prüfen

```
The proposed path does not depend on the launch directory and does not change the public CLI arguments.
```

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-coder-flash`

[`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=chat)

Alibaba /`qwen/qwen3-coder-flash`

Modell-ID

- `qwen/qwen3-coder-flash`
- `qwen3-coder-flash`

### Einstieg

Qwen3-Coder-Flash ist Qwens Textcodemodell für Repository-Verständnis und Werkzeuginteraktion über mehrere Gesprächsrunden. Die Spezifikation nennt eine Million Kontexttokens, maximal 997.952 Eingabetokens und 65.536 Ausgabetokens; Werkzeugfunktionen gelten für das Bereitstellungsprofil des Herstellers.

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

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3-coder-flash | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | 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— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string\|content_part[]\|null` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_calls` | Typ`tool_call[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].tool_call_id` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden | Standard— |
| Feld`messages[].name` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet | Standard— |
| Feld`messages[].reasoning_details` | Typ`object\|array` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`max_completion_tokens` | Typ`integer` | AnforderungOptional | Werte und Limits Minimum: 1 Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |
| Feld`stream_options.include_usage` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`temperature` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`top_p` | Typ`number` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`stop` | Typ`string\|string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools` | Typ`function_tool[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].type` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits function Modellabhängig | Standard— |
| Feld`tools[].function.name` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt | Standard— |
| Feld`tools[].function.description` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tools[].function.parameters` | Typ`JSON_schema` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`tool_choice` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`parallel_tool_calls` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`response_format` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning_effort` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`reasoning` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`service_tier` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`instructions` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Kompatibilitätsfeld | Standard— |
| Feld`functions` | Typ`function[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`function_call` | Typ`string\|object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`prompt_cache_options` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`modalities` | Typ`string[]` | AnforderungOptional | Werte und Limits text | Standard— |
| Feld`provider` | Typ`object` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt | Standard— |
| Feld`cache_control.ttl` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt | Standard— |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
| Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice |
| Parameter`control_scope` | VertragModellspezifisch; benutzerseitige Funktionswerkzeuge unterscheiden sich von gehosteten Werkzeugen |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_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.

### Tarife

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

Schnellmodus

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

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 **$0.00039** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00195** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000078** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0004875** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich32 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00039** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00195** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000078** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0004875** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als32 000 | Kontexttoken, bis einschließlich128 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00065** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00325** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00013** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0008125** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 3 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als128 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00104** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0052** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000208** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0013** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-coder-flash", "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
```

```python
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-coder-flash',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"))
```

```python
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-coder-flash',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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=chat), [`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=chat), [`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-coder-flash`

[`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=messages)

Alibaba /`qwen/qwen3-coder-flash`

Modell-ID

- `qwen/qwen3-coder-flash`
- `qwen3-coder-flash`

### Einstieg

Qwen3-Coder-Flash ist Qwens Textcodemodell für Repository-Verständnis und Werkzeuginteraktion über mehrere Gesprächsrunden. Die Spezifikation nennt eine Million Kontexttokens, maximal 997.952 Eingabetokens und 65.536 Ausgabetokens; Werkzeugfunktionen gelten für das Bereitstellungsprofil des Herstellers.

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

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3-coder-flash | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF-8-Text

`Zeichenfolge messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas 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

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

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 **$0.00039** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00195** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000078** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0004875** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich32 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00039** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00195** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000078** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0004875** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als32 000 | Kontexttoken, bis einschließlich128 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00065** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00325** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00013** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0008125** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 3 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als128 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00104** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0052** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000208** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0013** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "qwen/qwen3-coder-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-coder-flash', '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
```

```python
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-coder-flash', '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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=messages), [`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=messages), [`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=messages)

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-coder-flash`

[`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=chat)

Alibaba /`qwen3-coder-flash`

Modell-ID

- `qwen/qwen3-coder-flash`
- `qwen3-coder-flash`

### Einstieg

Qwen3-Coder-Flash ist Qwens Textcodemodell für Repository-Verständnis und Werkzeuginteraktion über mehrere Gesprächsrunden. Die Spezifikation nennt eine Million Kontexttokens, maximal 997.952 Eingabetokens und 65.536 Ausgabetokens; Werkzeugfunktionen gelten für das Bereitstellungsprofil des Herstellers.

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

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen3-coder-flash | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Mindestanzahl Elemente: 1 | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits Modellabhängig | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungOptional | Werte und Limits Gilt, wenn: Textgespräch | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF8-Text

`messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`messages` | VertragNachrichtenarray mit role/content-Struktur |
| Parameter`file_material` | VertragTatsächliches UTF-8-Dokument als wörtlicher Text eingefügt; keine Datei-ID abgeleitet |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`control_scope` | VertragTextgespräch; stream ist ein boolescher Wert und standardmäßig false. |
| Parameter`output_modalities` | Vertragtext |
| Parameter`hosted_operations` | Vertragfalse |
| Parameter`multimodal_input_binding` | Vertragnull |

Methodenaliasnamen: `/chat/completions`

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

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

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 **$0.00039** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00195** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000078** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0004875** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich32 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00039** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00195** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000078** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0004875** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als32 000 | Kontexttoken, bis einschließlich128 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00065** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00325** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00013** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0008125** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 3 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als128 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00104** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0052** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000208** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0013** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDK

```bash
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model":"qwen3-coder-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')

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
```

```python
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="qwen3-coder-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
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"))
```

### 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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`choices[].index` | Typinteger |
| Feld`choices[].message.content` | Typstring\|null |
| Feld`choices[].message.tool_calls` | Typtool\_call\[\] |
| Feld`choices[].message.reasoning_content` | Typstring |
| Feld`choices[].message.reasoning_details` | Typobject\|array |
| Feld`choices[].finish_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=chat), [`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=chat)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=chat), [`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-coder-flash`

[`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=messages)

Alibaba /`qwen3-coder-flash`

Modell-ID

- `qwen/qwen3-coder-flash`
- `qwen3-coder-flash`

### Einstieg

Qwen3-Coder-Flash ist Qwens Textcodemodell für Repository-Verständnis und Werkzeuginteraktion über mehrere Gesprächsrunden. Die Spezifikation nennt eine Million Kontexttokens, maximal 997.952 Eingabetokens und 65.536 Ausgabetokens; Werkzeugfunktionen gelten für das Bereitstellungsprofil des Herstellers.

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

| Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen3-coder-flash | Standard— |
| Feld`messages` | Typ`message[]` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`messages[].role` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits user, assistant | Standard— |
| Feld`messages[].content` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`max_tokens` | Typ`integer` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits | Standard— |
| Feld`stream` | Typ`boolean` | AnforderungOptional | Werte und Limits | Standardfalse |

Kombinationen von Eingabematerialien

**Text** · UTF-8-Text

`Zeichenfolge messages[].content`

Methodenparameter und Lebenszyklus

| Parameter | Vertrag |
| --- | --- |
| Parameter`content_type` | Vertragapplication/json |
| Parameter`required` | Vertragmodel, messages, max\_tokens |
| Parameter`optional_controls` | Vertragstream |
| Parameter`material_types` | Vertragtext |
| Parameter`text_file_material` | VertragDas 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

Standardtarif Wenn der Schnellmodus ausgewählt ist

Flex-Modus

Standardtarif Wenn der Modus flex ausgewählt ist

Maximaler Denkaufwand

Standardtarif Wenn beim maximalen Denkaufwand die Standardanpassung (default) verwendet wird

#### Ailoot-Tarife

#### Preise nach Konfiguration

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 **$0.00039** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00195** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000078** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0004875** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlich32 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00039** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00195** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000078** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0004875** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 2 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als32 000 | Kontexttoken, bis einschließlich128 000 | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00065** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.00325** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.00013** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0008125** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens |
| KonfigurationAnfragelängenstufe 3 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als128 000 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.00104** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0052** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0.000208** / 1K Tokens Eingabe · In Cache schreiben **$0.0013** / 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 →](https://ailoot.ai/docs/de-at/billing/reserve/)

### Beispielanfragen

#### Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern

```json
{
  "model": "qwen3-coder-flash",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
```

```bash
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': 'qwen3-coder-flash', '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
```

```python
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': 'qwen3-coder-flash', '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

| Feld | Typ |
| --- | --- |
| Feld`id` | Typstring |
| Feld`model` | Typstring |
| Feld`content[]` | Typtext\|thinking\|tool\_use\|other content block |
| Feld`stop_reason` | Typstring\|null |
| Feld`usage` | Typobject |

Fehler und nächste Schritte

| Antwort | Bedingung | Nächster Schritt |
| --- | --- | --- |
| Antwort400 · `invalid_request_error` | BedingungPflichtfelder, Darstellung des Eingabematerials oder Parameterwert ungültig | Nächster SchrittDie angegebenen Felder vor einer neuen Erstellungsanfrage korrigieren. |

### Aliasnamen

#### Modellaliasnamen

**Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=messages), [`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=messages)

#### Aliasnamen für Methodenpfade

`/chat/completions`

#### Zugehörige Aufrufer-IDs

[`qwen/qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-flash&fmt=messages), [`qwen3-coder-flash`](https://ailoot.ai/models/de-at/#m=qwen%2Fqwen3-coder-flash&route=Ultra&caller=qwen3-coder-flash&fmt=messages)

FAQ · Qwen: Qwen3 Coder Flash

Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

`POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-coder-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-coder-flash`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-coder-flash`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen3-coder-flash`: `text` → `json`, `sse`

Welche Felder verwendet die Anfrage?

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

Welche Grenzen gelten?

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

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Dokumente auf der Website

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