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Qwen: Qwen3 Coder Flash

Markdown · JSON

Qwen: Qwen3 Coder Flash

Qwen3-Coder-Flash es el modelo de programación textual de Qwen para comprensión de repositorios e interacción con herramientas en varios turnos. Su especificación enumera un contexto de un millón de tokens, una entrada máxima de 997,952 tokens y una salida máxima de 65,536 tokens, con funciones de herramientas limitadas al perfil de despliegue del productor.

Sobre el modelo

Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado.

Descripción: programación orientada al repositorio

Qwen3-Coder-Flash es un modelo de generación de código basado en Qwen3. El fabricante afirma que hereda capacidades de agente de programación de Qwen3-Coder-Plus y está optimizado para comprensión a nivel de repositorio, llamadas estables a herramientas e interacción durante varios turnos. La entrada y la salida documentadas son texto. Utilízalo para una tarea de programación con contexto de proyecto proporcionado y un resultado concreto, como un parche, una función o una explicación propuestos.

El productor describe actualmente qwen3-coder-flash como funcionalmente equivalente a qwen3-coder-flash-2025-07-28 y conserva esa versión fechada como edición identificada por nombre. Mantén la identidad solicitada al registrar la elección del modelo. La página exacta no establece el número de parámetros ni la identidad de los pesos de un punto de control Coder abierto, por lo que el nombre Flash no debería convertirse en una afirmación no demostrada de tamaño o arquitectura.

Preparación de evidencia del repositorio

Proporciona los módulos, interfaces y requisitos pertinentes y una entrada que demuestre el comportamiento tratado. Solicita una propuesta de implementación organizada por componentes afectados y pide después el resultado editable por separado de los comentarios. Para análisis de defectos, incluye el error o la salida observados y el comportamiento esperado. Para una funcionalidad, describe las interacciones y condiciones que debe satisfacer el resultado.

Una respuesta útil puede mostrar el diagnóstico, el cambio propuesto y las comprobaciones necesarias para revisión. Si la tarea trata de un proyecto grande, conserva identificadores de archivo y función en el material proporcionado para que la explicación pueda señalar su evidencia. Revisa los cambios propuestos frente a los archivos aportados, el comportamiento esperado y los resultados devueltos por comprobaciones conectadas.

Herramientas de varios turnos y retroalimentación

El fabricante destaca la interacción con herramientas durante varios turnos. Un flujo conectado puede proporcionar herramientas de inspección o ejecución y devolver observaciones reales al modelo. Indica las acciones permitidas y los criterios observables de finalización. Cuando una comprobación falle, proporciona el error real y el código pertinente, en lugar de pedir simplemente otro intento. El modelo puede revisar su propuesta con esa información; la aplicación realiza las acciones.

La matriz de capacidades admite Function Calling en el perfil de Alibaba en China (Pekín) y lo marca como no compatible en Singapur, Alemania (Fráncfort) y Estados Unidos (Virginia). Por tanto, la disponibilidad de herramientas es condicional, no una promesa que se derive solo del nombre del modelo. Una propuesta textual, una solicitud de herramienta y una operación completada deberían seguir siendo distinguibles en el informe final. Devuelve un informe que separe la propuesta de código, las llamadas a herramientas solicitadas y los resultados reales de herramientas.

Capacidades y formato del resultado

La página específica del modelo marca como no compatibles las salidas estructuradas forzadas y la búsqueda web integrada. Un prompt puede solicitar una tabla o texto con forma de JSON, pero no crea un contrato de imposición de esquema. Un agente de programación puede recibir evidencia actual de una herramienta proporcionada por la aplicación sin que el propio modelo tenga búsqueda integrada.

Prefix Completion no es compatible en China (Pekín) y sí en Singapur, Alemania (Fráncfort) y Estados Unidos (Virginia). Context Caching es compatible para el alias sin fecha en los cuatro perfiles, mientras que la versión del 28 de julio enumerada por separado lo marca como no compatible. Ambas ediciones marcan como no compatibles la inferencia por lotes y el ajuste fino. Pide un resultado final fácil de examinar y conserva observaciones reales de herramientas cuando un informe afirme que se comprobó algo.

Límites de contexto y salida

La especificación da una ventana de contexto de 1,000,000 de tokens, una longitud máxima de entrada de 997,952 tokens y una longitud máxima de salida de 65,536 tokens. Son límites independientes; no debería suponerse que la entrada mayor y la salida mayor quepan simultáneamente en el contexto. Texto del proyecto, historial, resultados de herramientas y código generado necesitan espacio en el presupuesto real de solicitud.

Un contexto grande permite reunir más evidencia del repositorio en una tarea. Sigue siendo útil eliminar archivos generados ajenos a la tarea, material repetido y módulos irrelevantes, conservando las definiciones e interfaces de las que depende el cambio. Para un resultado extenso, solicita explícitamente los archivos o funciones requeridos y reserva suficiente espacio de respuesta. Mantén archivos de código y explicaciones separados para que los revisores puedan examinar los cambios propuestos.

Resultado práctico y límites sustanciales

Para un cambio de repositorio, pide un parche con archivos afectados, suposiciones y resultados reales devueltos por comprobaciones conectadas. Para un algoritmo, especifica restricciones de entrada y salida esperada antes de pedir código. La entrada documentada es texto, por lo que una referencia visual o grabación necesita una representación independiente adecuada si se utiliza como evidencia.

Examina la sintaxis generada, las interfaces y los casos límite en el flujo de desarrollo. Una explicación plausible o una descripción orientada a herramientas no prueban que el código se ejecutase correctamente. El resultado práctico es un texto o código revisable vinculado al material del repositorio proporcionado, con la identidad Flash exacta, los límites del productor y el contrato condicional de herramientas conservados.

Tarea práctica

Tarea práctica

Ejemplo técnico en inglés

Keep repository paths portable

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

Resultado esperado

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

Comprobar el resultado

The proposed path does not depend on the launch directory and does not change the public CLI arguments.
Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-coder-flash

qwen/qwen3-coder-flash

Alibaba /qwen/qwen3-coder-flash
ID del modelo
  • qwen/qwen3-coder-flash
  • qwen3-coder-flash

Inicio

Qwen3-Coder-Flash es el modelo de programación textual de Qwen para comprensión de repositorios e interacción con herramientas en varios turnos. Su especificación enumera un contexto de un millón de tokens, una entrada máxima de 997,952 tokens y una salida máxima de 65,536 tokens, con funciones de herramientas limitadas al perfil de despliegue del productor.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen/qwen3-coder-flash
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Ejemplos: system, user, assistant, tool, function
Condiciones: Estos roles están representados explícitamente por los tipos de compatibilidad del código fuente; el conjunto exacto de roles depende del modelo.
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostring|content_part[]|nullRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_callsTipotool_call[]RequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].tool_call_idTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto
Predeterminado—
Campomessages[].nameTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].reasoning_contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice
Predeterminado—
Campomessages[].reasoning_detailsTipoobject|arrayRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomax_completion_tokensTipointegerRequisitoOpcionalValores y límites
Mínimo: 1
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Campostream_options.include_usageTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotemperatureTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotop_pTiponumberRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampostopTipostring|string[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampotoolsTipofunction_tool[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].typeTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
function
Depende del modelo
Predeterminado—
Campotools[].function.nameTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada
Predeterminado—
Campotools[].function.descriptionTipostringRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotools[].function.parametersTipoJSON_schemaRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminado—
Campotool_choiceTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoparallel_tool_callsTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporesponse_formatTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camporeasoning_effortTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CamporeasoningTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Camposervice_tierTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampoinstructionsTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Campo de compatibilidad
Predeterminado—
CampofunctionsTipofunction[]RequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campofunction_callTipostring|objectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campoprompt_cache_optionsTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
CampomodalitiesTipostring[]RequisitoOpcionalValores y límites
text
Predeterminado—
CampoproviderTipoobjectRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra
Predeterminado—
Campocache_control.ttlTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones
Predeterminado—
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Parámetrocontrol_scopeContratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00039 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00195 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000078 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0004875 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive32,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00039 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00195 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000078 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0004875 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de32,000Tokens de contexto, hasta inclusive128,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00065 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00325 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00013 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0008125 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 3 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de128,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00104 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0052 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000208 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0013 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

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

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

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

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

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

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

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

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

qwen/qwen3-coder-flash

Alibaba /qwen/qwen3-coder-flash
ID del modelo
  • qwen/qwen3-coder-flash
  • qwen3-coder-flash

Inicio

Qwen3-Coder-Flash es el modelo de programación textual de Qwen para comprensión de repositorios e interacción con herramientas en varios turnos. Su especificación enumera un contexto de un millón de tokens, una entrada máxima de 997,952 tokens y una salida máxima de 65,536 tokens, con funciones de herramientas limitadas al perfil de despliegue del productor.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen/qwen3-coder-flash
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00039 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00195 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000078 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0004875 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive32,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00039 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00195 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000078 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0004875 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de32,000Tokens de contexto, hasta inclusive128,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00065 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00325 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00013 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0008125 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 3 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de128,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00104 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0052 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000208 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0013 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "qwen/qwen3-coder-flash",
  "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': 'qwen/qwen3-coder-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

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

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

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

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

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

qwen3-coder-flash

Alibaba /qwen3-coder-flash
ID del modelo
  • qwen/qwen3-coder-flash
  • qwen3-coder-flash

Inicio

Qwen3-Coder-Flash es el modelo de programación textual de Qwen para comprensión de repositorios e interacción con herramientas en varios turnos. Su especificación enumera un contexto de un millón de tokens, una entrada máxima de 997,952 tokens y una salida máxima de 65,536 tokens, con funciones de herramientas limitadas al perfil de despliegue del productor.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
Texto

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · OpenAI Chat POST /v1/chat/completions
Entrada
text
Salida
text
Formato de salida
json o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen3-coder-flash
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límites
Número mínimo de elementos: 1
Predeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
Depende del modelo
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoOpcionalValores y límites
Se aplica cuando: Conversación textual
Predeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF8

messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages
Parámetromaterial_typesContratotext
ParámetromessagesContratomatriz de mensajes con estructura role/content
Parámetrofile_materialContratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetrocontrol_scopeContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false.
Parámetrooutput_modalitiesContratotext
Parámetrohosted_operationsContratofalse
Parámetromultimodal_input_bindingContratonull

Alias de método: /chat/completions

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Envía el ID exacto del modelo junto con messages.

La longitud del contexto no es un límite máximo de salida.

Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta.

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00039 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00195 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000078 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0004875 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive32,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00039 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00195 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000078 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0004875 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de32,000Tokens de contexto, hasta inclusive128,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00065 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00325 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00013 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0008125 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 3 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de128,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00104 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0052 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000208 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0013 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

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

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model="qwen3-coder-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)
import base64, json
from pathlib import Path

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

save_result(result.to_dict(mode="json"))

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · OpenAI Chat

json o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
Campochoices[].indexTipointeger
Campochoices[].message.contentTipostring|null
Campochoices[].message.tool_callsTipotool_call[]
Campochoices[].message.reasoning_contentTipostring
Campochoices[].message.reasoning_detailsTipoobject|array
Campochoices[].finish_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

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

qwen3-coder-flash

Alibaba /qwen3-coder-flash
ID del modelo
  • qwen/qwen3-coder-flash
  • qwen3-coder-flash

Inicio

Qwen3-Coder-Flash es el modelo de programación textual de Qwen para comprensión de repositorios e interacción con herramientas en varios turnos. Su especificación enumera un contexto de un millón de tokens, una entrada máxima de 997,952 tokens y una salida máxima de 65,536 tokens, con funciones de herramientas limitadas al perfil de despliegue del productor.

Entradas aceptadas
Texto
Resultados
json · sse

Disponible en Ailoot · entradas y métodos

Ailoot Ultra · Anthropic Messages POST /v1/messages
Entrada
text
Salida
json, sse
Formato de salida
JSON o SSE
CampoTipoRequisitoValores y límitesPredeterminado
CampomodelTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
qwen3-coder-flash
Predeterminado—
CampomessagesTipomessage[]RequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomessages[].roleTipostringRequisitoObligatorioValores y límites
user, assistant
Predeterminado—
Campomessages[].contentTipostringRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
Campomax_tokensTipointegerRequisitoObligatorioValores y límitesPredeterminado—
CampostreamTipobooleanRequisitoOpcionalValores y límitesPredeterminadofalse
Combinaciones de materiales de entrada

Texto · Texto UTF-8

cadena messages[].content

Parámetros del método y ciclo de vida
ParámetroContrato
Parámetrocontent_typeContratoapplication/json
ParámetrorequiredContratomodel, messages, max_tokens
Parámetrooptional_controlsContratostream
Parámetromaterial_typesContratotext
Parámetrotext_file_materialContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje.

Ciclo de vida: synchronous_or_streamed

Tarifas

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo fast
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo fast
Modo flex
Tarifa estándar Cuando se selecciona el modo flex
Esfuerzo máximo de razonamiento
Tarifa estándar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default

Tarifas de Ailoot

Precios por configuración

Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.

ConfiguraciónTabla de tarifasTokens de contexto, más deTokens de contexto, hasta inclusiveCargo
ConfiguraciónTarifas base por tokenTabla de tarifasTarifa baseTokens de contexto, más de—Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00039 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00195 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000078 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0004875 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 1 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de0Tokens de contexto, hasta inclusive32,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00039 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00195 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000078 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0004875 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 2 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de32,000Tokens de contexto, hasta inclusive128,000Cargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00065 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.00325 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.00013 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0008125 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens
ConfiguraciónNivel 3 por longitud de la solicitudTabla de tarifas—Tokens de contexto, más de128,000Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superiorCargo
Entrada · Tokens de entrada $0.00104 / 1K tokens
Salida · Tokens de salida $0.0052 / 1K tokens
Entrada · Lectura de caché $0.000208 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché $0.0013 / 1K tokens
Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens

Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →

Solicitudes de ejemplo

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo
{
  "model": "qwen3-coder-flash",
  "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-coder-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

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

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

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

Recibir y guardar resultados

Ailoot Ultra · Anthropic Messages

JSON o SSE

Conserva todos los resultados completados

Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos.

Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa.

Si es necesario revisar la respuesta original

Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.

Campos de respuesta
CampoTipo
CampoidTipostring
CampomodelTipostring
Campocontent[]Tipotext|thinking|tool_use|other content block
Campostop_reasonTipostring|null
CampousageTipoobject
Errores y siguientes pasos
RespuestaCondiciónSiguiente paso
Respuesta400 · invalid_request_errorCondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidosSiguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación.

Alias

Alias del modelo

Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

Alias de rutas de métodos

/chat/completions

ID de modelo relacionados

qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash

FAQ · Qwen: Qwen3 Coder Flash
¿Qué entradas y resultados están disponibles?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-coder-flash: text → text

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

POST /v1/chat/completions · qwen3-coder-flash: text → text

POST /v1/messages · qwen3-coder-flash: text → json, sse

¿Qué campos utiliza la solicitud?

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

POST /v1/messages · qwen/qwen3-coder-flash: model, messages, max_tokens, stream

POST /v1/chat/completions · qwen3-coder-flash: model, messages, stream

POST /v1/messages · qwen3-coder-flash: model, messages, max_tokens, stream

¿Qué límites se aplican?

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

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

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