Source: https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/ Language: de-ch # Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/facts.json) ## [Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/) Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ist Qwens Non-Thinking-Textcodemodell mit insgesamt 30,5 Milliarden und 3,3 Milliarden aktivierten Parametern. Es zielt auf repositoryweite Entwicklung, Programmierung und Browseragentenabläufe mit nativem Kontext von 262’144 Tokens und eigenem Funktionsaufrufformat. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/#method-1) 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. Schwerpunkte: repositoryweite Programmierung Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ist ein anweisungsorientiertes Textmodell für Programmieragenten. Qwen dokumentiert Programmierung, Browseragentennutzung und repositoryweites Verständnis mit einem eigenen Funktionsaufrufformat und Integration über Abläufe wie Qwen Code. Eingabe und Ausgabe sind Text. Bewahren Sie diesen genauen Coder-Checkpoint, statt das allgemeine Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 oder Qwen3-Coder-Next einzusetzen, deren Trainingsschwerpunkte und Generierungsanleitungen sich unterscheiden. Der native Kontext beträgt 262’144 Tokens; der Hersteller beschreibt eine Erweiterung auf ungefähr eine Million mit YaRN. Ein grosser Kontext kann mehr Repository-Belege zusammenführen, aber eine klare Aufgabe benötigt weiterhin relevante Module, Schnittstellen und Anforderungen. Geben Sie das erwartete Ergebnis und beobachtbares Verhalten vor, bevor Sie eine Codeänderung verlangen. Modellüberblick Das Mixture-of-Experts-Modell hat insgesamt 30,5 Milliarden Parameter und aktiviert 3,3 Milliarden. Es hat 48 Schichten, 128 Experten und acht pro Token ausgewählte Experten. Gesamte und aktivierte Parameter haben unterschiedliche Bedeutungen; die aktivierte Zahl ist nicht die Grösse des vollständigen Checkpoints. Seine Konfiguration als kausales Sprachmodell ist ein Textmodell, keine Bild- oder Sprachschnittstelle. Coder-30B-A3B-Instruct unterstützt nur Non-Thinking und erzeugt keine ausdrücklichen Thinking-Blöcke. Die Einstellung enable\_thinking=False ist im Herstellerbeispiel unnötig. Es kann weiterhin einen Algorithmus erklären oder einen Patch in gewöhnlichem Text begründen. Die Anforderung von Schlussfolgerungsschritten ist nicht mit der Aktivierung des separaten Thinking-Verhaltens einer anderen Qwen-Edition zu verwechseln. Vorbereitung einer Entwicklungsanfrage Geben Sie relevanten Code, eine das aktuelle Verhalten zeigende Eingabe, das beobachtete Ergebnis und die gewünschte Änderung vor. Legen Sie für einen Algorithmus Eingabebeschränkungen und erforderliche Ausgabe fest, bevor Sie nach einem Ansatz fragen. Benennen Sie für eine Repository-Änderung die betroffene Funktionalität und die von der Implementierung zu bewahrenden Schnittstellen. Verlangen Sie einen bearbeitbaren Patch oder eine vollständige Funktion getrennt von erläuternden Kommentaren. Eine nützliche Antwort kann Diagnose, vorgeschlagene Änderung und erforderliche Prüfungen zur Beurteilung gliedern. Geben Sie bei einer Aufgabe mit visueller Referenz oder aufgezeichnetem Verhalten eine geeignete textuelle Darstellung vor und bewahren Sie Kennungen, die den Ergebnisvergleich mit dem Original ermöglichen. Vergleichen Sie den vorgeschlagenen Patch mit geliefertem Code, erwartetem Verhalten und von verbundenen Prüfungen zurückgegebenen Ergebnissen. Agentenprogrammierung und Browserabläufe Der Hersteller betont Werkzeugaufrufe und ein speziell entwickeltes Funktionsaufrufformat. Ein verbundener Agentenablauf liefert Werkzeugbeschreibungen, Eingabeschemata und Beobachtungen und führt die tatsächlichen Operationen aus. Definieren Sie zulässige Handlungen und eine Abschlussbedingung und geben Sie tatsächliche Inspektions- oder Ausführungsergebnisse an das Modell zurück, damit es seine vorgeschlagene Arbeit aktualisieren kann. Browseragentenfähigkeit bedeutet Teilnahme an einem Ablauf mit verbundenem Browserwerkzeug, keinen automatischen Zugriff auf den Browser eines Nutzers oder aktuelle Seiten. Das Gleiche gilt für Repository-Inspektion und Codeausführung. Ein vorgeschlagener Befehl, eine Werkzeuganforderung und eine abgeschlossene Operation sollten im endgültigen Bericht getrennt bleiben. Bewahren Sie Werkzeugformat und Parsing-Ansatz des nativen Modells, statt die Vorlage eines anderen als austauschbar anzunehmen. Langer Kontext und Konfiguration Der Hersteller beschreibt eine YaRN-Erweiterung vom nativen Kontext von 262’144 Tokens auf ungefähr eine Million für repositoryweite Aufgaben. Nutzen Sie eine für das Repository-Material geeignete Kontextkonfiguration und reservieren Sie Platz für Werkzeugbeobachtungen und Ergebnis. Sein Schnellstart schlägt auch einen kleineren Kontext wie 32’768 vor, wenn Speicherdruck die grössere Einstellung verhindert. Bewahren Sie Codepfade, Funktionsnamen und relevante Definitionen in einer langen Eingabe. Entfernen Sie sachfremde erzeugte Dateien oder wiederholtes Material und reservieren Sie Platz für die Antwort. Ausgangstext, Verlauf, Werkzeugbeobachtungen und erzeugter Code teilen das konfigurierte Sequenzbudget; die grösstmögliche Eingabe gilt nicht als perfekte Erinnerung an jede Abhängigkeit. Generierungsanleitung Best Practices empfehlen temperature 0,7, top\_p 0,8, top\_k 20 und eine Repetition Penalty von 1,05. Die genaue Wiederholungsstrafenempfehlung unterscheidet sich von mehreren anderen Qwen-Modellen und bleibt Teil des Ansatzes dieser Coder-Edition. Qwen empfiehlt 65’536 Tokens Generierungsbudget für die meisten Anfragen; dies ist eine Empfehlung, kein unabhängig festgelegtes hartes Maximum. Legen Sie Ausgabesprache und Form fest, etwa Patch, vollständige Funktion oder Erklärung, und prüfen Sie Syntax und Schnittstellen des Artefakts im tatsächlichen Entwicklungsablauf. Das Funktionsbeispiel des Herstellers zeigt den Werkzeugmechanismus; ein Werkzeugvertrag benötigt weiterhin intern konsistente Argumentnamen und Rückgabesemantik in der nutzenden Anwendung. Wesentliche Grenzen und nützliches Ergebnis Die dokumentierte Eingabe dieses Checkpoints ist Text. Sie belegt nicht unmittelbar Bild-, Audio- oder Videoverständnis. Generierter Code und eine selbstsicher formulierte Erklärung sind Entwurfsartefakte, bis relevante Prüfungen oder Beobachtungen tatsächlich aus der verbundenen Umgebung zurückgegeben wurden. Das nützliche Ergebnis ist ein überprüfbarer Implementierungsvorschlag mit Bezug zu den vorgegebenen Repository-Bedingungen, unter Wahrung der genauen Coder-Kennung, des Non-Thinking-Modus und der Generierungsanleitung des Herstellers. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Implement interval overlap correctly Implement overlaps(a, b) for two half-open intervals [start, end), using numeric endpoints. Intervals touching at an endpoint do not overlap. Reject intervals with start greater than end; empty intervals never overlap. Return a complete Python function and tests for genuine overlap, touching, empty and reversed intervals. Keep the interface limited to two pairs. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A complete Python function and four focused tests expressing the interval contract. ``` #### Ergebnis prüfen ``` Check that [1, 3) and [3, 5) return false and an empty interval cannot overlap a containing interval. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct` [`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct` ### Einstieg Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ist Qwens Non-Thinking-Textcodemodell mit insgesamt 30,5 Milliarden und 3,3 Milliarden aktivierten Parametern. Es zielt auf repositoryweite Entwicklung, Programmierung und Browseragentenabläufe mit nativem Kontext von 262’144 Tokens und eigenem Funktionsaufrufformat. 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-30b-a3b-instruct | 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 **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${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-30b-a3b-instruct", "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-30b-a3b-instruct',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-30b-a3b-instruct',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-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct` [`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct` ### Einstieg Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct ist Qwens Non-Thinking-Textcodemodell mit insgesamt 30,5 Milliarden und 3,3 Milliarden aktivierten Parametern. Es zielt auf repositoryweite Entwicklung, Programmierung und Browseragentenabläufe mit nativem Kontext von 262’144 Tokens und eigenem Funktionsaufrufformat. 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-30b-a3b-instruct | 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 **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschliesslichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0002** / 1K Tokens Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0008** / 1K Tokens Eingabe · Cache lesen **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben **$0** / 1K Tokens Eingabe · Cache schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Tokens | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschliessenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-30b-a3b-instruct', '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-30b-a3b-instruct', '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-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/de-ch/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Verbinden Sie Ailoot mit Claude Code, OpenCode, Hermes oder Ihrer eigenen Anwendung. ## Das Unternehmen und sein Projektportfolio Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. ## Tokens mit Rabatt kaufen. Aborabatt für regelmäßige Arbeit. Aktionscodes bieten bis 50% beim Tokenkauf. Abo Wählen Sie einen Tarif mit Rabatt für Ihre regelmäßigen Anfragen. Aktionscode bis 50% Geben Sie den Code beim Kauf ein. Der Preis wird nach den gültigen Aktionsbedingungen berechnet. Ausgaben in der Historie Modell, Tokens und Betrag werden für jede Anfrage gespeichert. [Abo wählen](https://ailoot.ai/docs/de-ch/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de-ch/) ## Verbinden Sie die API mit dem Produkt, das Sie verkaufen. SaaS, Anwendungen und Bots nach dem offiziellen Angebot und Lizenzvertrag von Ailoot. Fordern Sie für den Weiterverkauf eine Reseller-Lizenz an. Kommerzielle Anwendung Integrieren Sie Text-, Bild-, Video- und Audioerzeugung in kostenpflichtige Funktionen Ihres Dienstes. Reseller-Lizenz Senden Sie Projektbeschreibung und Zugangsmodell. Fordern Sie schriftliche Nutzungs- und Weiterverkaufsbedingungen an. Dokumente auf der Website Offizielles Angebot, Lizenzvertrag und Datenschutzerklärung sind vor der Verbindung zugänglich. [Reseller-Lizenz anfordern](mailto:support@ailoot.ai) · [Offizielles Angebot und Lizenzvertrag](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=de-ch) ## Ailoot · Das Unternehmen und sein Projektportfolio Ailoot baut auf bewährte Betriebserfahrung, einen großen Kundenstamm, stabilen Service und kontinuierliche KPI-Kontrolle. Das Unternehmen und sein Projektportfolio: Millionen von Kunden; monatliche Umsätze in Milliardenhöhe. Ailoot nutzt diese Betriebserfahrung für den API-Zugang zu KI-Funktionen in Kundenprodukten, Agenten, Anwendungen und Automatisierungen.