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.
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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.\n\nHerramientas de varios turnos y retroalimentación\n\nEl 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. 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Un agente de programación puede recibir evidencia actual de una herramienta proporcionada por la aplicación sin que el propio modelo tenga búsqueda integrada.\n\nPrefix 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.\n\nLímites de contexto y salida\n\nLa 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.\n\nUn 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.\n\nResultado práctico y límites sustanciales\n\nPara 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.\n\nExamina 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.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Ejemplo técnico en inglés
Keep repository paths portable\n\nIn 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.A small coordinated code proposal for the named modules and a regression scenario for an unrelated working directory.The proposed path does not depend on the launch directory and does not change the public CLI arguments.qwen/qwen3-coder-flashQwen3-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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen/qwen3-coder-flash | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores 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[].content | Tipostring|content_part[]|null | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_calls | Tipotool_call[] | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].tool_call_id | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— |
Campomessages[].name | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— |
Campomessages[].reasoning_details | Tipoobject|array | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomax_completion_tokens | Tipointeger | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Campostream_options.include_usage | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotemperature | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotop_p | Tiponumber | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campostop | Tipostring|string[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools | Tipofunction_tool[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].type | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— |
Campotools[].function.name | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— |
Campotools[].function.description | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotools[].function.parameters | TipoJSON_schema | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— |
Campotool_choice | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoparallel_tool_calls | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporesponse_format | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning_effort | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camporeasoning | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Camposervice_tier | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoinstructions | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— |
Campofunctions | Tipofunction[] | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campofunction_call | Tipostring|object | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campoprompt_cache_options | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomodalities | Tipostring[] | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— |
Campoprovider | Tipoobject | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— |
Campocache_control.ttl | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: 1h se rechaza en los campos reales de caché de instrucciones | Predeterminado— |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Parámetrocontrol_scope | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
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.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive32,000 | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de32,000 | Tokens de contexto, hasta inclusive128,000 | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de128,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 $0.0013 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-coder-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-coder-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-coder-flash',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash
/chat/completions
qwen/qwen3-coder-flashQwen3-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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen/qwen3-coder-flash | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee 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
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive32,000 | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de32,000 | Tokens de contexto, hasta inclusive128,000 | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de128,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 $0.0013 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "qwen/qwen3-coder-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-coder-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3-coder-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash
/chat/completions
qwen3-coder-flashQwen3-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.
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.
POST /v1/chat/completionstexttext| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen3-coder-flash | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF8
messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetromessages | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content |
Parámetrofile_material | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetrocontrol_scope | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. |
Parámetrooutput_modalities | Contratotext |
Parámetrohosted_operations | Contratofalse |
Parámetromultimodal_input_binding | Contratonull |
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.
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive32,000 | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de32,000 | Tokens de contexto, hasta inclusive128,000 | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de128,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 $0.0013 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"qwen3-coder-flash","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model="qwen3-coder-flash", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n 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\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\njson o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campochoices[].index | Tipointeger |
Campochoices[].message.content | Tipostring|null |
Campochoices[].message.tool_calls | Tipotool_call[] |
Campochoices[].message.reasoning_content | Tipostring |
Campochoices[].message.reasoning_details | Tipoobject|array |
Campochoices[].finish_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash
/chat/completions
qwen3-coder-flashQwen3-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.
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.
POST /v1/messagestextjson, sse| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
|---|---|---|---|---|
Campomodel | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen3-coder-flash | Predeterminado— |
Campomessages | Tipomessage[] | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomessages[].role | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— |
Campomessages[].content | Tipostring | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campomax_tokens | Tipointeger | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— |
Campostream | Tipoboolean | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse |
Texto · Texto UTF-8
cadena messages[].content
| Parámetro | Contrato |
|---|---|
Parámetrocontent_type | Contratoapplication/json |
Parámetrorequired | Contratomodel, messages, max_tokens |
Parámetrooptional_controls | Contratostream |
Parámetromaterial_types | Contratotext |
Parámetrotext_file_material | ContratoLee 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
Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.
Relaciona cada cargo con las condiciones mostradas. Usa una tarifa para cada conjunto de configuraciones alternativas.
| Configuración | Tabla de tarifas | Tokens de contexto, más de | Tokens de contexto, hasta inclusive | Cargo |
|---|---|---|---|---|
| ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Tokens de contexto, más de— | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de0 | Tokens de contexto, hasta inclusive32,000 | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de32,000 | Tokens de contexto, hasta inclusive128,000 | Cargo 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 solicitud | Tabla de tarifas— | Tokens de contexto, más de128,000 | Tokens de contexto, hasta inclusiveSin límite superior | Cargo 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 $0.0013 / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora — / 1K tokens |
Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. Cómo funcionan la reserva y la liquidación →
{\n "model": "qwen3-coder-flash",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen3-coder-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen3-coder-flash', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON o SSE
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.
Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto.
| Campo | Tipo |
|---|---|
Campoid | Tipostring |
Campomodel | Tipostring |
Campocontent[] | Tipotext|thinking|tool_use|other content block |
Campostop_reason | Tipostring|null |
Campousage | Tipoobject |
| Respuesta | Condición | Siguiente paso |
|---|---|---|
Respuesta400 · invalid_request_error | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3-coder-flash, qwen3-coder-flash
/chat/completions
Ejemplo técnico en inglés
Keep repository paths portable\n\nIn 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.A small coordinated code proposal for the named modules and a regression scenario for an unrelated working directory.The proposed path does not depend on the launch directory and does not change the public CLI arguments.