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Qwen3-235B-A22B

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Qwen3-235B-A22B

Qwen3-235B-A22B kombiniert detailliertes Reasoning und direkte Textantworten in einem Mixture-of-Experts-Modell. Verwenden Sie es für mathematische Analysen, Code, mehrsprachiges Schreiben und Assistenten, die mit verbundenen Werkzeugen arbeiten.

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.

Qwen3-235B-A22B überträgt Qwen3s hybriden Reasoning-Ansatz auf ein großes Mixture-of-Experts-Modell. Seine Textfähigkeiten umfassen mathematische und logische Probleme, Codegenerierung, kreatives Schreiben, rollenbasierte Gespräche und das Befolgen von Anweisungen über mehrere Gesprächsrunden. Es arbeitet mit mehr als 100 Sprachen und Dialekten. Stellen Sie für eine Diskussion zur Produktentwicklung die Anforderungen, ein konkretes Beispiel und die benötigte Entscheidung bereit: einen Entwurfsvergleich, eine Implementierung oder eine Erklärung, die eine bestimmte Zielgruppe nutzen kann.

Das Modell hat insgesamt 235 Milliarden Parameter und aktiviert während der Verarbeitung 22 Milliarden. Seine Architektur enthält 128 Experten, wählt acht davon aus und hat 94 Schichten. Diese Werte kennzeichnen diese Veröffentlichung; die kleineren Qwen3-Modelle und die FP8-Ausgabe haben eigene Identitäten. Eingabe und Ausgabe sind Text. Eine passende Entwicklungsaufgabe ist der Vergleich zweier Abgleichsalgorithmen anhand derselben Beispieldatensätze, die Benennung der jeweils erfüllten Randbedingungen und die Rückgabe des gewählten Algorithmus samt Testfällen. Geben Sie die tatsächlichen Feldnamen, Regeln für den Umgang mit Duplikaten und erwarteten Summen an, damit die Antwort anhand des ursprünglichen Problems geprüft werden kann.

Bereiten Sie die Anfrage als Chatnachrichten vor und halten Sie Quellenmaterial von Anweisungen getrennt. Fügen Sie für eine mathematische Frage die vollständige Aufgabenstellung, zulässige Annahmen und Notation hinzu und fordern Sie anschließend eine abschließende Antwort in einer festgelegten Form an. Geben Sie für Code die relevante Funktion, Sprache, repräsentative Eingabe und den beobachteten Fehler an. Fordern Sie die kleinste begründete Änderung an und beschreiben Sie, welches bestehende Verhalten erhalten bleiben muss. Nennen Sie für mehrsprachiges Schreiben die Zielgruppe und eine Terminologieliste, statt eine allgemeine Übersetzung anzufordern. Die veröffentlichte Integration erwartet eine Qwen3-kompatible Laufzeit; die Modellkarte warnt, dass Transformers-Versionen unter 4.51.0 die erforderliche Architektur nicht erkennen.

Thinking und Non-Thinking sind Modi desselben Modells. Die Chatvorlage des Herstellers aktiviert Thinking standardmäßig; ein harter Schalter kann es deaktivieren. Bleibt Thinking aktiviert, ermöglichen /think und /no_think eine Steuerung je Gesprächsrunde, wobei die jüngste Anweisung Vorrang hat. Ein hart deaktivierter Modus reagiert nicht auf diese weichen Schalter. Halten Sie in einer Entwicklerschnittstelle die abschließende Antwort vom Reasoning-Abschnitt getrennt und übernehmen Sie die abschließende Antwort in den nachfolgenden Gesprächsverlauf. Wählen Sie den Modus bewusst: Ein Streit über einen Algorithmus und eine kurze Umformulierung benötigen unterschiedlich viel Analyse. Bei aktiviertem Thinking behält selbst eine weiche Non-Thinking-Anfrage einen Reasoning-Block; sein Inhalt kann leer sein. Die harte Deaktivierung entfernt diesen Block.

Für Agenten-Workflows empfiehlt der Hersteller Qwen-Agent für Werkzeugvorlagen und Parsing. Werkzeuge können verbundene Dienste oder einen Code-Interpreter umfassen; die Anwendung definiert sie und führt sie aus. Geben Sie einem Assistenten beispielsweise eine schreibgeschützte Bestandsabfrage mit dokumentierten Feldern und bitten Sie ihn, den zurückgegebenen Bestand mit der bereitgestellten Bestellung zu vergleichen. Definieren Sie Zweck, zulässige Argumente, Ergebnisstruktur und Berechtigungsgrenze des Werkzeugs. Verlangen Sie, dass die abschließende Antwort zwischen einer vorgeschlagenen Aktion und einem bestätigten Werkzeugergebnis unterscheidet. Die werkzeugbezogenen Fähigkeiten des Modells lösen für sich allein keine externe Aktion aus. Der Qwen3-Leitfaden beschreibt außerdem parallele und mehrstufige Werkzeugaufrufe, bei denen Argumente als Objekte dargestellt und Ergebnisse in das Gespräch zurückgegeben werden.

Der native Kontext beträgt 32.768 Tokens. Der Hersteller validiert 131.072 Tokens mit YaRN-Erweiterung; dies ist konfigurationsabhängig, und statische Skalierung kann kürzere Eingaben beeinflussen. Das Kontextbudget umfasst Anfrage und generierte Antwort. Identifizieren und kennzeichnen Sie bei einer langen Spezifikation die für die Entscheidung relevanten Abschnitte und reservieren Sie Platz für die Antwort, statt das gesamte Budget mit Quellenmaterial zu füllen. Die Modellkarte empfiehlt für die meisten Anfragen 32.768 Ausgabetokens, statt diesen Wert zu einer universellen Dienstgrenze zu erklären. Die Qwen3-Dokumentation behandelt in ihrer Erklärung zur Trainingslänge Längen von Assistentennachrichten von 38.912 Tokens im Thinking-Modus und 16.384 im Non-Thinking-Modus und empfiehlt, die Qualität längerer Generierungen zu bewerten. Diese Werte sind vom gesamten Kontextfenster getrennt und keine endpointspezifische harte Grenze. Die Modellkarte erklärt zudem ihre standardmäßige Positionszuweisung von 40.960 Tokens als 8.192 für typische Prompts plus 32.768 für die Ausgabe; dies ist eine Herstellerempfehlung zur Konfiguration, getrennt vom nativen Trainingskontext und etwaigen Endpoint-Grenzen.

Für das Sampling im Thinking-Modus werden temperature 0.6, top-p 0.95, top-k 20 und min-p 0 empfohlen; Non-Thinking verwendet 0.7, 0.8, 20 und 0. Der Hersteller empfiehlt Sampling-Dekodierung und warnt, dass Greedy Decoding im Thinking-Modus Wiederholungen verursachen kann. Höhere presence penalties können ebenfalls zu Sprachmischung führen. Machen Sie das Ergebnis leicht prüfbar: Fordern Sie ein benanntes Feld für die abschließende Antwort, eine Entscheidungstabelle mit Begründungen oder einen Codepatch samt Beispielen an. Prüfen Sie Berechnungen anhand der bereitgestellten Zahlen, führen Sie vorgeschlagenen Code in der vorgesehenen Umgebung aus und prüfen Sie Werkzeugergebnisse, bevor Sie handeln.

Praktische Aufgabe

Praktische Aufgabe

Technisches Beispiel auf Englisch

Reconcile duplicate transaction records

Compare two reconciliation rules on these records: (id=A, revision=1, amount=10), (A,2,12), (B,1,5). Rule X sums every row; rule Y keeps the highest revision per ID, then sums. Requirement: one current amount per ID; equal-revision disagreements must be flagged. Choose a rule, propose pseudocode and give tests for duplicates and conflicting ties.

Erwartetes Ergebnis

A rule comparison, chosen algorithm, expected total for the supplied records and conflict tests.

Ergebnis prüfen

Check the algorithm uses ID plus revision semantics and does not silently choose between conflicting equal revisions.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen3-235b-a22b

qwen3-235b-a22b

Alibaba /qwen3-235b-a22b

Start

Qwen3-235B-A22B kombiniert detailliertes Reasoning und direkte Textantworten in einem Mixture-of-Experts-Modell. Verwenden Sie es für mathematische Analysen, Code, mehrsprachiges Schreiben und Assistenten, die mit verbundenen Werkzeugen arbeiten.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen3-235b-a22b
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und Limits
Mindestanzahl Elemente: 1
Standard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Beispiele: system, user, assistant, tool, function
Bedingungen: Diese Rollen sind in den Kompatibilitätstypen des Quellcodes ausdrücklich dargestellt; der genaue Rollenumfang bleibt modellspezifisch.
Modellabhängig
Standard—
Feldmessages[].contentTypstring|content_part[]|nullAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_callsTyptool_call[]AnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].tool_call_idTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: role=tool; die tatsächlich zurückgegebene ID verwenden
Standard—
Feldmessages[].nameTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].reasoning_contentTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Gilt, wenn: Tatsächlich zurückgegebene Reasoning-Daten erneut übermitteln, sofern dieses Modell sie verwendet
Standard—
Feldmessages[].reasoning_detailsTypobject|arrayAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
Feldmax_completion_tokensTypintegerAnforderungOptionalWerte und Limits
Minimum: 1
Modellabhängig
Standard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Feldstream_options.include_usageTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtemperatureTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtop_pTypnumberAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldstopTypstring|string[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldtoolsTypfunction_tool[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].typeTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
function
Modellabhängig
Standard—
Feldtools[].function.nameTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
Gilt, wenn: Funktionswerkzeug bereitgestellt
Standard—
Feldtools[].function.descriptionTypstringAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtools[].function.parametersTypJSON_schemaAnforderungOptionalWerte und LimitsStandard—
Feldtool_choiceTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldparallel_tool_callsTypbooleanAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldresponse_formatTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldreasoning_effortTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldreasoningTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldservice_tierTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldinstructionsTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Kompatibilitätsfeld
Standard—
FeldfunctionsTypfunction[]AnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldfunction_callTypstring|objectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
Feldprompt_cache_optionsTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Modellabhängig
Standard—
FeldmodalitiesTypstring[]AnforderungOptionalWerte und Limits
text
Standard—
FeldproviderTypobjectAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: provider.options wird auf dieser Ultra-Textroute abgelehnt
Standard—
Feldcache_control.ttlTypstringAnforderungOptionalWerte und Limits
Bedingungen: 1h wird in den tatsächlichen Prompt-Cache-Feldern abgelehnt
Standard—
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF8-Text

messages[].content

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

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Die genaue Modell-ID zusammen mit messages senden.

Die Kontextlänge ist keine Ausgabeobergrenze.

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

Tarife

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

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

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00114 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00342 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

curlPython SDKPython-Stream
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen3-235b-a22b", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path
r=json.loads(Path("result.json").read_text())
for x in r.get("choices",[]):
    if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])
PY_RESULT
from openai import OpenAI
import os

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen3-235b-a22b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))
from openai import OpenAI
import os
from pathlib import Path

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

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

with client.chat.completions.stream(model='qwen3-235b-a22b',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:
    with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:
        for event in stream:
            payload=event.to_dict(mode="json")
            log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush()
            print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))
    final=stream.get_final_completion()
    save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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

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

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

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

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

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra qwen3-235b-a22b

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen3-235b-a22b

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages qwen3-235b-a22b

qwen3-235b-a22b

Alibaba /qwen3-235b-a22b

Start

Qwen3-235B-A22B kombiniert detailliertes Reasoning und direkte Textantworten in einem Mixture-of-Experts-Modell. Verwenden Sie es für mathematische Analysen, Code, mehrsprachiges Schreiben und Assistenten, die mit verbundenen Werkzeugen arbeiten.

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
FeldTypAnforderungWerte und LimitsStandard
FeldmodelTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
qwen3-235b-a22b
Standard—
FeldmessagesTypmessage[]AnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmessages[].roleTypstringAnforderungErforderlichWerte und Limits
user, assistant
Standard—
Feldmessages[].contentTypstringAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
Feldmax_tokensTypintegerAnforderungErforderlichWerte und LimitsStandard—
FeldstreamTypbooleanAnforderungOptionalWerte und LimitsStandardfalse
Kombinationen von Eingabematerialien

Text · UTF-8-Text

Zeichenfolge messages[].content

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

Lebenszyklus: synchronous_or_streamed

Tarife

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

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

Ailoot-Tarife

Preise nach Konfiguration

KonfigurationTarifstaffelGebühr
KonfigurationBasistarife für TokenTarifstaffelGrundtarifGebühr
Eingabe · Eingabetoken $0.00114 / 1K Token
Ausgabe · Ausgabetoken $0.00342 / 1K Token
Eingabe · Cache-Lesen $0 / 1K Token
Eingabe · Cache-Schreiben $0 / 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 →

Beispielanfragen

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Vollständiger minimaler JSON-Bodycurl · eigenes UTF-8-Dokument verwendenPython · das vollständige Ergebnis speichern
{
  "model": "qwen3-235b-a22b",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen3-235b-a22b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))
PY_RESULT
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen3-235b-a22b', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
from urllib.request import Request, urlopen
from urllib.error import HTTPError

api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']
if not api_key.strip():
    raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')
headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}
headers['x-api-key'] = api_key
request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')
try:
    with urlopen(request, timeout=120) as response:
        raw = response.read()
        Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')
except HTTPError as error:
    Path('result.json').write_bytes(error.read())
    Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')
    raise
Path('result.json').write_bytes(raw)
import json
from pathlib import Path

result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))
print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

Ergebnisse abrufen und speichern

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON oder SSE

Alle fertiggestellten Ergebnisse aufbewahren

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

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

Wenn die ursprüngliche Antwort geprüft werden muss

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

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

Aliasnamen

Modellaliasnamen

Ailoot Ultra qwen3-235b-a22b

Aliasnamen für Methodenpfade

Verwenden Sie die oben angezeigten Methodenpfade.

Zugehörige Aufrufer-IDs

qwen3-235b-a22b

FAQ · Qwen3-235B-A22B
Welche Eingaben und Ergebnisse sind verfügbar?

POST /v1/chat/completions · qwen3-235b-a22b: text → text

POST /v1/messages · qwen3-235b-a22b: text → json, sse

Welche Felder verwendet die Anfrage?

POST /v1/chat/completions · qwen3-235b-a22b: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen3-235b-a22b: model, messages, max_tokens, stream

Welche Grenzen gelten?

POST /v1/chat/completions · qwen3-235b-a22b: messages.min_items: 1

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