Source: https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/ Language: es # Qwen3 VL 235B A22B Thinking [Markdown](https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/facts.json) ## [Qwen3 VL 235B A22B Thinking](https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/) Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking es el modelo de visión y lenguaje con mezcla de expertos de Qwen para razonar sobre texto, imágenes y vídeo. Utiliza Thinking para preguntas STEM, pruebas documentales, relaciones espaciales, programación a partir de material visual y análisis de vídeo con marcas de tiempo, con un contexto nativo de 262,144 tokens. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-1) - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-2) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/qwen-qwen3-vl-235b-a22b-thinking/#method-3) 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. Introducción: la edición multimodal Thinking Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking es la edición de Qwen3-VL con mezcla de expertos centrada en razonamiento. Combina texto con imágenes y vídeo y produce respuestas textuales o código. El checkpoint Thinking fijo es distinto de Qwen3-VL-235B-A22B-Instruct y de las compilaciones FP8 identificadas por separado. Elígelo para una pregunta que requiera conectar pruebas visuales con una explicación más larga, en lugar de suponer que todas las ediciones Qwen3-VL tienen el mismo estilo de respuesta. Agentes visuales y programación a partir de material visual Qwen describe un flujo de agente visual que reconoce elementos en interfaces de ordenador o móvil, interpreta sus funciones y trabaja con herramientas para completar tareas. El modelo aporta percepción y razonamiento; una aplicación debe conectar y ejecutar las acciones. Para revisar una interfaz, proporciona la captura actual y un objetivo específico; después pide que identifique los controles pertinentes y explique la siguiente acción. La imagen por sí sola no otorga control del dispositivo. La programación a partir de material visual incluye generar contenido de diagramas y HTML, CSS o JavaScript a partir de imágenes y vídeos. Proporciona una captura con la distribución, el comportamiento y el formato de salida editable requeridos. Pide la estructura y los estilos de la página como entregables separados cuando esto facilite la revisión. El código generado es texto para un flujo de desarrollo; no demuestra que un sitio web se haya renderizado o que la imagen de origen se haya convertido en una aplicación funcional. Percepción espacial El fabricante documenta razonamiento sobre posiciones de objetos, puntos de vista y oclusiones, con localización bidimensional y compatibilidad con localización tridimensional. Haz una pregunta concreta sobre relaciones e identifica el objeto de interés: por ejemplo, qué componente está oculto, qué hay delante y qué pistas visuales respaldan esa interpretación. La capacidad de localización no debe tratarse como una medida física calibrada a partir de una imagen arbitraria. Contexto largo y vídeo El contexto nativo es de 262,144 tokens. Qwen describe una ampliación a aproximadamente un millón mediante configuración YaRN y flujos de familia con libros o vídeos de varias horas e indexación de eventos con una granularidad de segundos. Estas capacidades dependen de la representación, el muestreo de fotogramas y la configuración de contexto; la descripción general del fabricante no garantiza un recuerdo perfecto de cada fotograma. En su repositorio, Qwen aconseja un factor de extrapolación de dos o tres para este esquema posicional intercalado al ampliar de 256K a aproximadamente 1M, en lugar de copiar automáticamente un factor de cuatro de otro modelo. Razonamiento multimodal y reconocimiento La edición Thinking se orienta a razonamiento STEM y matemático basado en pruebas, análisis causal y respuestas lógicas que conectan texto con material visual. Aporta un diagrama junto con sus definiciones o un gráfico y la pregunta numérica precisa. Pide las etiquetas y los valores utilizados antes de la conclusión. Qwen también describe un reconocimiento visual más amplio de personas, anime, productos, lugares emblemáticos, plantas y animales. Una respuesta de reconocimiento sigue siendo una inferencia a partir de la imagen proporcionada, no una garantía de que pueda nombrarse cada objeto o identidad. El OCR abarca 32 idiomas y está diseñado para mejorar la lectura con poca luz, desenfoque o inclinación, incluido vocabulario especializado y estructura de documentos largos. Conserva imágenes de origen legibles y pide campos, citas o una tabla estructurada que pueda comprobarse. La comprensión textual y visual se combinan en un modelo, por lo que una pregunta puede referirse conjuntamente a un pasaje documental, una figura y las instrucciones del usuario. Cambios de arquitectura Interleaved-MRoPE distribuye la representación posicional entre tiempo, anchura y altura para razonar sobre vídeo. DeepStack combina características visuales de varios niveles del codificador para captar detalles más finos y mejorar la alineación entre imagen y texto. La alineación entre texto y marcas de tiempo ancla los eventos en referencias temporales. La configuración textual publicada tiene 94 capas, 128 expertos y ocho expertos seleccionados por token. Estos detalles arquitectónicos explican la representación multimodal del modelo; no establecen una garantía de tiempo de respuesta. Cómo preparar la entrada y la salida visuales Los ejemplos del fabricante abarcan imágenes individuales o múltiples, vídeo y peticiones solo textuales. Etiqueta cada entrada visual para que la pregunta pueda referirse a ella claramente. Los procesadores de imagen y vídeo utilizan presupuestos de píxeles separados: el de imagen limita sus píxeles, mientras que el de vídeo contabiliza los píxeles de los fotogramas muestreados. Las dimensiones explícitas de imagen se ajustan a múltiplos de 32. El muestreo de vídeo puede controlarse por frecuencia o número de fotogramas; el valor predeterminado documentado es de dos fotogramas por segundo. Conserva las marcas de tiempo al pedir una cronología de eventos. Para un clip largo, pide el evento, su intervalo temporal y las pruebas visibles, en lugar de un resumen indiferenciado. Para varias páginas, solicita un resultado organizado por identificador de página. Estos ejemplos de preparación aplican las capacidades documentadas y ayudan a hacer visibles las omisiones o errores de extracción. Indicaciones de generación y límites El archivo de generación del checkpoint utiliza por defecto temperature 0.8, top\_p 0.95 y top\_k 20. La receta independiente de evaluación Thinking de Qwen utiliza temperature 0.6, penalización de presencia cero, penalización de repetición 1.0 y una asignación de salida de 40,960 tokens. Son ajustes predefinidos distintos del productor, no un único límite fijo de salida. Deja espacio para el razonamiento y el texto final junto con los tokens visuales y verifica el texto extraído, las respuestas calculadas y el código generado frente a la fuente antes de utilizarlos. Tarea práctica ### Tarea práctica Ejemplo técnico en inglés ``` Reason from a textual circuit description Use this textual circuit description: an ideal 12 V source powers two series resistors, R1 = 2 Ω and R2 = 4 Ω. Calculate total resistance, current and voltage across each resistor. State the ideal-component assumptions and verify that the voltage drops sum to the source voltage. Return a compact worked solution using the labels R1 and R2. ``` #### Resultado esperado ``` A labeled worked calculation and a voltage-sum consistency check. ``` #### Comprobar el resultado ``` The same series current is used for both resistors and the stated voltage drops sum to 12 V. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ID del modelo - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### Primeros pasos Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking es el modelo de visión y lenguaje con mezcla de expertos de Qwen para razonar sobre texto, imágenes y vídeo. Utiliza Thinking para preguntas STEM, pruebas documentales, relaciones espaciales, programación a partir de material visual y análisis de vídeo con marcas de tiempo, con un contexto nativo de 262,144 tokens. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content | | Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`control_scope` | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. | | Parámetro`output_modalities` | Contratotext | | Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parámetro`multimodal_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. ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.000572** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.00572** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking","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 ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking", 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 las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | 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. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ID del modelo - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### Primeros pasos Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking es el modelo de visión y lenguaje con mezcla de expertos de Qwen para razonar sobre texto, imágenes y vídeo. Utiliza Thinking para preguntas STEM, pruebas documentales, relaciones espaciales, programación a partir de material visual y análisis de vídeo con marcas de tiempo, con un contexto nativo de 262,144 tokens. Entradas aceptadas Texto Resultados json · sse ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `json`, `sse` Formato de salida JSON o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `cadena messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`text_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` ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.000572** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.00572** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo ```json { "model": "qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### 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 las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | 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. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) Alibaba /`qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ID del modelo - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### Primeros pasos Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking es el modelo de visión y lenguaje con mezcla de expertos de Qwen para razonar sobre texto, imágenes y vídeo. Utiliza Thinking para preguntas STEM, pruebas documentales, relaciones espaciales, programación a partir de material visual y análisis de vídeo con marcas de tiempo, con un contexto nativo de 262,144 tokens. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `text` Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen3-vl-235b-a22b-thinking | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | 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— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string\|content_part[]\|null` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].tool_calls` | Tipo`tool_call[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].tool_call_id` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: role=tool; utiliza el ID real devuelto | Predeterminado— | | Campo`messages[].name` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].reasoning_content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Devuelve en los turnos siguientes el razonamiento realmente recibido cuando este modelo lo utilice | Predeterminado— | | Campo`messages[].reasoning_details` | Tipo`object\|array` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`max_completion_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoOpcional | Valores y límites Mínimo: 1 Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | | Campo`stream_options.include_usage` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`temperature` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`top_p` | Tipo`number` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`stop` | Tipo`string\|string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools` | Tipo`function_tool[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].type` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites function Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.name` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Se aplica cuando: herramienta de función proporcionada | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.description` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tools[].function.parameters` | Tipo`JSON_schema` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`tool_choice` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`parallel_tool_calls` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`response_format` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning_effort` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`reasoning` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`service_tier` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`instructions` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Campo de compatibilidad | Predeterminado— | | Campo`functions` | Tipo`function[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`function_call` | Tipo`string\|object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`prompt_cache_options` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`modalities` | Tipo`string[]` | RequisitoOpcional | Valores y límites text | Predeterminado— | | Campo`provider` | Tipo`object` | RequisitoOpcional | Valores y límites Condiciones: provider.options se rechaza en esta ruta de texto Ultra | Predeterminado— | | Campo`cache_control.ttl` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores 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 | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content | | Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Parámetro`control_scope` | Contratodepende del modelo; las herramientas de funciones del usuario difieren de las herramientas alojadas | | Parámetro`output_modalities` | Contratotext | | Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parámetro`multimodal_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. ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.000572** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.00572** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKFlujo en Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen3-vl-235b-a22b-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen3-vl-235b-a22b-thinking',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream: with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log: for event in stream: payload=event.to_dict(mode="json") log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\n"); log.flush() print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)) final=stream.get_final_completion() save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result") ``` ### 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 las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | 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. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) Alibaba /`qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ID del modelo - `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking` - `qwen3-vl-235b-a22b-thinking` ### Primeros pasos Qwen3-VL-235B-A22B-Thinking es el modelo de visión y lenguaje con mezcla de expertos de Qwen para razonar sobre texto, imágenes y vídeo. Utiliza Thinking para preguntas STEM, pruebas documentales, relaciones espaciales, programación a partir de material visual y análisis de vídeo con marcas de tiempo, con un contexto nativo de 262,144 tokens. Entradas aceptadas Texto Resultados json · sse ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Tipos de entrada `text` Tipos de salida `json`, `sse` Formato de salida JSON o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites qwen3-vl-235b-a22b-thinking | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `cadena messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`text_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` ### Planes Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo rápido Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (default) #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.000572** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.00572** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un importe estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo ```json { "model": "qwen3-vl-235b-a22b-thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen3-vl-235b-a22b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen3-vl-235b-a22b-thinking', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### 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 las cabeceras. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | 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. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages), [`qwen3-vl-235b-a22b-thinking`](https://ailoot.ai/models/es/#m=qwen%2Fqwen3-vl-235b-a22b-thinking&route=Ultra&caller=qwen3-vl-235b-a22b-thinking&fmt=messages) FAQ · qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `json`, `sse` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `text` → `json`, `sse` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `messages.min_items`: `1` `POST /v1/chat/completions` · `qwen3-vl-235b-a22b-thinking`: `messages.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. 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