Source: https://ailoot.ai/models/de/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/de/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/ Language: de # Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking [Markdown](https://ailoot.ai/models/de/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/de/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/facts.json) ## [Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking](https://ailoot.ai/models/de/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/) Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking ist Qwens Textmodell für Schlussfolgerungen mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es nutzt nur den Denkmodus, hybride Aufmerksamkeit und sparse Experten für komplexe Aufgaben, mit 262.144 Tokens nativem Kontext und bedingter Erweiterung auf 1.010.000. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/de/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/de/qwen-qwen3-next-80b-a3b-thinking/#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. Qwen3-Next-Schwerpunkte: komplexes Schlussfolgern mit Text Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking ist die Textausführung von Qwen3-Next, die ausschließlich im Denkmodus arbeitet. Der Hersteller empfiehlt sie für hochkomplexe Schlussfolgerungsaufgaben und weist darauf hin, dass ihr Denken länger ausfallen kann als bei früheren Modellen. Sie nimmt Text entgegen und liefert Text, darunter eine erläuterte Antwort oder einen Codevorschlag. Halten Sie sie von Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct und Qwen3-Coder-Next getrennt, deren Verträge ohne separate Denkblöcke anders sind. Die Familie führt hybride Aufmerksamkeit aus Gated DeltaNet und Gated Attention, Experten mit hoher Sparsität, Stabilitätstechniken wie nullzentrierte Schichtnormalisierung mit Gewichtsabklingung sowie die Vorhersage mehrerer Tokens ein. Qwen beschreibt außerdem die Stabilisierung des bestärkenden Lernens mit GSPO. Dies sind Trainings- und Architekturmerkmale. Effizienzgewinne hängen von der Implementierung ab und sollten nicht in eine allgemeingültige Aussage zur Antwortzeit umgedeutet werden. Modellübersicht Das Modell hat insgesamt 80 Milliarden Parameter und aktiviert drei Milliarden. Seine 48 Schichten folgen einem Expertenmuster aus drei DeltaNet-Schichten und einer Schicht mit Gated Attention. Der Hersteller nennt 512 Experten, zehn aktivierte Experten und einen gemeinsamen Experten sowie Vortraining auf 15 Billionen Tokens mit anschließendem Nachtraining. Aktivierte Parameter sind nicht die Größe des vollständigen Checkpoints. Der native Kontext umfasst 262.144 Tokens, mit dokumentierter Erweiterung auf 1.010.000. Quelltext, frühere Nachrichten, Werkzeugbeobachtungen, Denkprozess und endgültige Ausgabe teilen sich das konfigurierte Sequenzbudget. Für komplexes Denken empfiehlt der Hersteller nach Möglichkeit einen konfigurierten Kontext von mehr als 131.072, selbst wenn ein kleineres Fenster den Speicherdruck verringern würde. Die Schnittstelle mit ausschließlichem Denkmodus verwenden Die Standard-Chatvorlage enthält bereits die öffnende Denkmarkierung. Eine zurückgelieferte Sequenz kann deshalb die schließende Markierung enthalten, ohne die öffnende zu wiederholen. Dies ist eine normale Formatierung nach der Anleitung des Herstellers, kein Beleg dafür, dass die Überlegungen fehlen. Das Modell unterstützt nur den Denkmodus; eine Bitte um eine knappe Endantwort macht daraus keine Ausführung ohne separate Denkblöcke. Geben Sie bei einem mathematischen oder logischen Problem die vollständige Aufgabenstellung, Definitionen, Einheiten und zulässigen Annahmen an. Fordern Sie eine klar abgegrenzte Endantwort mit den zur Prüfung nötigen unterstützenden Schritten. Stellen Sie für Überlegungen zu Code die relevante Funktion, Eingabe und das gewünschte Verhalten bereit und verlangen Sie dann einen erläuterten Vorschlag. Vergleichen Sie die unterstützenden Berechnungen oder den vorgeschlagenen Patch mit den bereitgestellten Bedingungen und tatsächlichen Ergebnissen. Implementierung und Werkzeuge Die Beispiele des Herstellers unterstützen Entwicklungs- und Werkzeugabläufe und empfehlen Qwen-Agent für Werkzeugvorlagen und Parsing, mit konfigurierten oder über MCP angeschlossenen Werkzeugen. Definieren Sie die zulässigen Werkzeuge, das Aufgabenziel und eine beobachtbare Abschlussbedingung. Die Anwendung führt externe Aktionen aus und gibt tatsächliche Beobachtungen zurück; das Modell kann diese Rückmeldung anschließend in seiner nächsten Antwort verwenden. Die Vorhersage mehrerer Tokens ist Teil des Trainings, ihre Nutzung bei der Inferenz hängt jedoch von der Implementierung ab und ist nicht allgemein in jedem leichtgewichtigen Ablauf verfügbar. Bewahren Sie diese Unterscheidung bei der Bewertung einer Bereitstellung. Werkzeug- oder Architekturfähigkeiten allein belegen keinen Zugriff auf Dateien, aktuelle Quellen oder eine Ausführungsumgebung über eine andere Anwendung. Besonders lange Texte Die dokumentierte Erweiterung verwendet YaRN. Der Hersteller validiert einen Kontext von ungefähr einer Million Tokens und nennt eine Konfiguration mit Faktor vier auf Grundlage der nativen 262.144 Positionen; für Aufgaben mit 524.288 Tokens schlägt er Faktor zwei vor. Statische Skalierung kann die Leistung bei kürzeren Texten beeinflussen. Sie sollte deshalb dem tatsächlichen Bedarf an längeren Eingaben folgen. Ordnen Sie eine große Eingabe mit Dokumentgrenzen sowie Code- oder Abschnittskennungen. Formulieren Sie die Frage und das erwartete Arbeitsergebnis, damit das Modell relevante Belege verbinden kann, statt das gesamte Fenster als Ersatz für eine klare Aufgabe zu behandeln. Reservieren Sie Platz für den möglicherweise langen Denkprozess und das Endergebnis. Empfehlungen zur Generierung Die Best Practices empfehlen temperature 0,6, top\_p 0,95, top\_k 20 und min\_p 0. Soweit unterstützt, kann eine Präsenzstrafe zwischen null und zwei Wiederholungen reduzieren; höhere Werte können jedoch Sprachen vermischen oder die Qualität leicht mindern. Qwen empfiehlt ein Generierungsbudget von 32.768 Tokens für die meisten Fragen und 81.920 für ungewöhnlich komplexe Mathematik- oder Programmieraufgaben. Dies sind Empfehlungen, keine unabhängigen harten Ausgabegrenzen. Geben Sie das Format der Endantwort ausdrücklich an, etwa ein abgegrenztes mathematisches Ergebnis oder ein Antwortfeld. Der Hersteller empfiehlt nach der Vorlage dieses Checkpoints, in früheren Assistentennachrichten die endgültigen Ausgaben ohne Denkinhalte beizubehalten. Optionen späterer Modelle zum Erhalten historischer Überlegungen sollten nicht automatisch übernommen werden. Wesentliche Grenzen Dies ist ein reines Textmodell. Bilder, Audio oder Video benötigen eine geeignete separate Darstellung, bevor sie in diesem Ablauf als Belege dienen können. Langer Denkprozess und Kontext sind endliche Ressourcen, und detaillierte Überlegungen beweisen nicht unabhängig die Richtigkeit eines Ergebnisses. Prüfen Sie Annahmen, Berechnungen und generierten Code anhand der bereitgestellten Quelle. Das nützliche Ergebnis ist eine überprüfbare Antwort oder ein Arbeitsergebnis mit weiterhin sichtbaren Belegen und gewahrter Identität als Ausführung mit ausschließlichem Denkmodus. Praktische Aufgabe ### Praktische Aufgabe Technisches Beispiel auf Englisch ``` Identify what a logic puzzle actually determines Exactly one of A, B and C took a key, and exactly one statement is true. A says, 'B took it.' B says, 'C took it.' C says, 'I did not take it.' Determine every possible culprit consistent with these premises. Show a truth table and state whether the culprit is uniquely determined. ``` #### Erwartetes Ergebnis ``` A three-case truth table and the complete set of consistent culprits with a uniqueness conclusion. ``` #### Ergebnis prüfen ``` The table checks exactly one true statement in each candidate case and preserves multiple solutions if the premises allow them. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking` [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking` ### Start Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking ist Qwens Textmodell für Schlussfolgerungen mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es nutzt nur den Denkmodus, hybride Aufmerksamkeit und sparse Experten für komplexe Aufgaben, mit 262.144 Tokens nativem Kontext und bedingter Erweiterung auf 1.010.000. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse Text ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Eingabetypen `text` Ausgabetypen `text` Ausgabeformat json oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking | 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 **$0.0003** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0024** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0003** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0024** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKPython-Stream ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking", "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-next-80b-a3b-thinking',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-next-80b-a3b-thinking',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-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=chat) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking` [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking` ### Start Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking ist Qwens Textmodell für Schlussfolgerungen mit insgesamt 80 Milliarden und 3 Milliarden aktivierten Parametern. Es nutzt nur den Denkmodus, hybride Aufmerksamkeit und sparse Experten für komplexe Aufgaben, mit 262.144 Tokens nativem Kontext und bedingter Erweiterung auf 1.010.000. Zulässige Eingaben Text Ergebnisse json · sse ### In Ailoot verfügbar · Eingaben und Methoden **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Eingabetypen `text` Ausgabetypen `json`, `sse` Ausgabeformat JSON oder SSE | Feld | Typ | Anforderung | Werte und Limits | Standard | | --- | --- | --- | --- | --- | | Feld`model` | Typ`string` | AnforderungErforderlich | Werte und Limits qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking | 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 **$0.0003** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0024** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | | KonfigurationAnfragelängenstufe 1 | Tarifstaffel— | Kontexttoken, mehr als0 | Kontexttoken, bis einschließlichKeine Obergrenze | Gebühr Eingabe · Eingabetoken **$0.0003** / 1K Token Ausgabe · Ausgabetoken **$0.0024** / 1K Token Eingabe · Cache-Lesen **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben **—** / 1K Token Eingabe · Cache-Schreiben, 1 Stunde **—** / 1K Token | Ailoot reserviert vor einer Anfrage einen geschätzten Betrag. Nach dem Ergebnis rechnet Ailoot die endgültige Gebühr anhand des gemessenen Verbrauchs ab. Bei Streaming erfolgt die Abrechnung anhand des abschließenden Verbrauchsdatensatzes. [So funktionieren Reservierung und Abrechnung →](https://ailoot.ai/docs/de/billing/reserve/) ### Beispielanfragen #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern ```json { "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-next-80b-a3b-thinking', '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-next-80b-a3b-thinking', '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-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=messages) #### Aliasnamen für Methodenpfade Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade. #### Zugehörige Aufrufer-IDs [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`](https://ailoot.ai/models/de/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-thinking&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Thinking Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `text` → `json`, `sse` Welche Felder verwendet die Anfrage? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Welche Grenzen gelten? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-thinking`: `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/billing/subscriptions/) · [Modellpreise ansehen](https://ailoot.ai/models/de/) ## 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) ## 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.