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Qwen-Flash est proposé sous l’identifiant exact de modèle qwen-flash pour les conversations textuelles. Avec Chat Completions, envoyez POST /v1/chat/completions avec model et un tableau messages non vide. Placez vos instructions et vos sources dans le texte des messages, et incluez les échanges précédents pertinents lorsqu’une demande de suivi en dépend. Fournissez la question du client, l’extrait de document ou le fragment de code auquel la réponse doit se rapporter.

Définissez un livrable concret dans le prompt. Pour une réponse d’assistance, fournissez le message du client et vos textes approuvés concernant le produit ou les règles applicables, puis demandez une réponse dans le ton choisi avec une prochaine étape claire. Pour des notes de réunion, demandez les décisions, les questions ouvertes et les actions à entreprendre. Pour une extraction, nommez les champs à renvoyer et demandez des valeurs vides lorsque la source ne contient pas l’information. Pour une aide à la programmation, collez la fonction concernée et demandez une explication de ses entrées, de ses sorties et de son comportement.

Les applications qui utilisent l’interface Messages envoient POST /v1/messages avec model, messages et max_tokens. Fournissez le texte dans le contenu des messages et utilisez des tours user et assistant pour représenter la conversation. Pour travailler à partir d’un document textuel, lisez son contenu UTF-8 réel et placez le texte pertinent dans un message. Précisez la structure souhaitée dans le prompt, par exemple une réponse courte, une liste d’actions à entreprendre ou des champs d’extraction nommés.

Les deux interfaces proposent le paramètre booléen facultatif stream, dont la valeur par défaut est false. Utilisez une réponse JSON complète lorsque l’étape suivante a besoin de la réponse assemblée, ou une transmission en flux lorsque l’interface doit afficher le texte à mesure qu’il arrive. Dans Chat Completions, lisez le texte dans choices[].message.content et conservez les éléments choices et usage renvoyés. Dans Messages, conservez les blocs de contenu de la réponse, stop_reason et usage ; en cas de streaming, assemblez les deltas renvoyés avant de considérer la réponse comme complète.

", "aboutText": "Qwen-Flash est proposé sous l’identifiant exact de modèle qwen-flash pour les conversations textuelles. Avec Chat Completions, envoyez POST /v1/chat/completions avec model et un tableau messages non vide. Placez vos instructions et vos sources dans le texte des messages, et incluez les échanges précédents pertinents lorsqu’une demande de suivi en dépend. Fournissez la question du client, l’extrait de document ou le fragment de code auquel la réponse doit se rapporter.\n\nDéfinissez un livrable concret dans le prompt. Pour une réponse d’assistance, fournissez le message du client et vos textes approuvés concernant le produit ou les règles applicables, puis demandez une réponse dans le ton choisi avec une prochaine étape claire. Pour des notes de réunion, demandez les décisions, les questions ouvertes et les actions à entreprendre. Pour une extraction, nommez les champs à renvoyer et demandez des valeurs vides lorsque la source ne contient pas l’information. Pour une aide à la programmation, collez la fonction concernée et demandez une explication de ses entrées, de ses sorties et de son comportement.\n\nLes applications qui utilisent l’interface Messages envoient POST /v1/messages avec model, messages et max_tokens. Fournissez le texte dans le contenu des messages et utilisez des tours user et assistant pour représenter la conversation. Pour travailler à partir d’un document textuel, lisez son contenu UTF-8 réel et placez le texte pertinent dans un message. Précisez la structure souhaitée dans le prompt, par exemple une réponse courte, une liste d’actions à entreprendre ou des champs d’extraction nommés.\n\nLes deux interfaces proposent le paramètre booléen facultatif stream, dont la valeur par défaut est false. Utilisez une réponse JSON complète lorsque l’étape suivante a besoin de la réponse assemblée, ou une transmission en flux lorsque l’interface doit afficher le texte à mesure qu’il arrive. Dans Chat Completions, lisez le texte dans choices[].message.content et conservez les éléments choices et usage renvoyés. Dans Messages, conservez les blocs de contenu de la réponse, stop_reason et usage ; en cas de streaming, assemblez les deltas renvoyés avant de considérer la réponse comme complète.", "editorialOverlay": { "copy_fields": null, "copy_sha256": null, "copy_source": null, "html_sha256": "1d5c36143d4e67224735050dbe57e46e7c7f2ca7fab38ceccdd9efdfb995cdb8", "module_sha256": "ee9dc1c50b1e6a8fb7fa062030fcb4646b9aaaeb08be513b723a5a92a7290f06", "raw_model_unchanged": true, "schema": "ailoot-native-model-editorial-v1" }, "locale": "fr-be", "methods": [ { "html": "
Al

Qwen-Flash

Alibaba /qwen-flash

Premiers pas

Qwen-Flash est un modèle textuel Qwen pour les workflows fondés sur des messages dans les applications et les automatisations. Envoyez qwen-flash avec une conversation via Chat Completions ou Messages, puis utilisez la réponse pour rédiger une réponse d’assistance, résumer les notes fournies, extraire des faits précis d’un passage ou expliquer un fragment de code ciblé. Pour travailler sur un document, insérez son texte réel dans le message et précisez le public, les champs requis ou le format de réponse.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte
À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Qwen-Flash est proposé sous l’identifiant exact de modèle qwen-flash pour les conversations textuelles. Avec Chat Completions, envoyez POST /v1/chat/completions avec model et un tableau messages non vide. Placez vos instructions et vos sources dans le texte des messages, et incluez les échanges précédents pertinents lorsqu’une demande de suivi en dépend. Fournissez la question du client, l’extrait de document ou le fragment de code auquel la réponse doit se rapporter.

Définissez un livrable concret dans le prompt. Pour une réponse d’assistance, fournissez le message du client et vos textes approuvés concernant le produit ou les règles applicables, puis demandez une réponse dans le ton choisi avec une prochaine étape claire. Pour des notes de réunion, demandez les décisions, les questions ouvertes et les actions à entreprendre. Pour une extraction, nommez les champs à renvoyer et demandez des valeurs vides lorsque la source ne contient pas l’information. Pour une aide à la programmation, collez la fonction concernée et demandez une explication de ses entrées, de ses sorties et de son comportement.

Les applications qui utilisent l’interface Messages envoient POST /v1/messages avec model, messages et max_tokens. Fournissez le texte dans le contenu des messages et utilisez des tours user et assistant pour représenter la conversation. Pour travailler à partir d’un document textuel, lisez son contenu UTF-8 réel et placez le texte pertinent dans un message. Précisez la structure souhaitée dans le prompt, par exemple une réponse courte, une liste d’actions à entreprendre ou des champs d’extraction nommés.

Les deux interfaces proposent le paramètre booléen facultatif stream, dont la valeur par défaut est false. Utilisez une réponse JSON complète lorsque l’étape suivante a besoin de la réponse assemblée, ou une transmission en flux lorsque l’interface doit afficher le texte à mesure qu’il arrive. Dans Chat Completions, lisez le texte dans choices[].message.content et conservez les éléments choices et usage renvoyés. Dans Messages, conservez les blocs de contenu de la réponse, stop_reason et usage ; en cas de streaming, assemblez les deltas renvoyés avant de considérer la réponse comme complète.

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions
Entrée
text
Sortie
text
Format de sortie
json ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qwen-flash
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Conversation textuelle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF8

messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages
Paramètrematerial_typesContrattext
ParamètremessagesContrattableau de messages avec une structure role/content
Paramètrefile_materialContratdocument UTF-8 réel inséré sous forme de texte littéral ; aucun identifiant de fichier déduit
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrecontrol_scopeContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false.
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

Alias de méthode : /chat/completions

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Envoyez l’identifiant exact du modèle avec messages.

La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie.

Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte.

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.000044 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00044 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

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-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\n

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Chat OpenAI

json ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
Champchoices[].indexTypeinteger
Champchoices[].message.contentTypestring|null
Champchoices[].message.tool_callsTypetool_call[]
Champchoices[].message.reasoning_contentTypestring
Champchoices[].message.reasoning_detailsTypeobject|array
Champchoices[].finish_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qwen-flash

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

qwen-flash

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen-flash", "fmt": "chat", "http": "POST", "path": "/v1/chat/completions", "request_model_id": "qwen-flash", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|chat|/v1/chat/completions|qwen-flash", "ordinal": 0, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "all_results": "Keep every choice and its content/tool calls/reasoning. In SSE assemble deltas by choice/tool index, retain the final finish reason and usage.", "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "header": "Authorization: Bearer" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Champs obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides", "http_status": 400, "recovery": "Corrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.", "type": "invalid_request_error" } ], "hints": [ "Model context is not an output cap.", "Send the conversation as text messages. 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Path\np=json.loads('{\"model\":\"qwen-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\n", "label": "curl · retained exact creation", "language": "bash" }, { "code": "from openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get(\"AILOOT_API_KEY\", \"\").strip(): raise SystemExit(\"Set AILOOT_API_KEY before making a 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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\"))\n", "label": "Python SDK · all choices", "language": "python" } ], "family": "openai", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "chat", "hints": [ "Send exact model ID with messages.", "Context length is not an output cap.", "A text file may supply literal text; image/audio/file-object inputs need exact binding." ], "http": "POST", "in": 0.044, "input": [ "text" ], "label": "Chat OpenAI", "max_out": null, "max_reasoning_effort_multiplier": null, "method_aliases": [ "/chat/completions" ], "out": 0.44, "output": [ "text" ], "path": "/v1/chat/completions", "price_conditions": [ { "label": "Fast mode", "value": "Not specified", "when": "When fast mode is selected" }, { "label": "Flex mode", "value": "Not 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"amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_price", "label": "Cache write", "native_amount_usd_per_unit": "0", "native_quantity": 1, "native_unit": "generic_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "generic_cache_creation_token" }, { "amount": null, "amount_unit": "usd_per_thousand_tokens", "billing_input": true, "estimate_only": false, "key": "cache_write_1h_price", "label": "Cache write, 1 hour", "native_amount_usd_per_unit": null, "native_quantity": 1, "native_unit": "one_hour_cache_creation_token", "public_unit_label": "/ 1K tokens", "quantity": 1000, "quantity_is_estimate": false, "rate_role": "typed_native_retail_rate", "side": "in", "unit": "one_hour_cache_creation_token" } ] } }, { "html": "
Al

Qwen-Flash

Alibaba /qwen-flash

Premiers pas

Qwen-Flash est un modèle textuel Qwen pour les workflows fondés sur des messages dans les applications et les automatisations. Envoyez qwen-flash avec une conversation via Chat Completions ou Messages, puis utilisez la réponse pour rédiger une réponse d’assistance, résumer les notes fournies, extraire des faits précis d’un passage ou expliquer un fragment de code ciblé. Pour travailler sur un document, insérez son texte réel dans le message et précisez le public, les champs requis ou le format de réponse.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse
À propos du modèle

Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.

Qwen-Flash est proposé sous l’identifiant exact de modèle qwen-flash pour les conversations textuelles. Avec Chat Completions, envoyez POST /v1/chat/completions avec model et un tableau messages non vide. Placez vos instructions et vos sources dans le texte des messages, et incluez les échanges précédents pertinents lorsqu’une demande de suivi en dépend. Fournissez la question du client, l’extrait de document ou le fragment de code auquel la réponse doit se rapporter.

Définissez un livrable concret dans le prompt. Pour une réponse d’assistance, fournissez le message du client et vos textes approuvés concernant le produit ou les règles applicables, puis demandez une réponse dans le ton choisi avec une prochaine étape claire. Pour des notes de réunion, demandez les décisions, les questions ouvertes et les actions à entreprendre. Pour une extraction, nommez les champs à renvoyer et demandez des valeurs vides lorsque la source ne contient pas l’information. Pour une aide à la programmation, collez la fonction concernée et demandez une explication de ses entrées, de ses sorties et de son comportement.

Les applications qui utilisent l’interface Messages envoient POST /v1/messages avec model, messages et max_tokens. Fournissez le texte dans le contenu des messages et utilisez des tours user et assistant pour représenter la conversation. Pour travailler à partir d’un document textuel, lisez son contenu UTF-8 réel et placez le texte pertinent dans un message. Précisez la structure souhaitée dans le prompt, par exemple une réponse courte, une liste d’actions à entreprendre ou des champs d’extraction nommés.

Les deux interfaces proposent le paramètre booléen facultatif stream, dont la valeur par défaut est false. Utilisez une réponse JSON complète lorsque l’étape suivante a besoin de la réponse assemblée, ou une transmission en flux lorsque l’interface doit afficher le texte à mesure qu’il arrive. Dans Chat Completions, lisez le texte dans choices[].message.content et conservez les éléments choices et usage renvoyés. Dans Messages, conservez les blocs de contenu de la réponse, stop_reason et usage ; en cas de streaming, assemblez les deltas renvoyés avant de considérer la réponse comme complète.

Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages
Entrée
text
Sortie
json, sse
Format de sortie
JSON ou SSE
ChampTypeExigenceValeurs et limitesPar défaut
ChampmodelTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
qwen-flash
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
user, assistant
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestringExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceObligatoireValeurs et limitesPar défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Combinaisons d’éléments d’entrée

Texte · Texte UTF-8

chaîne messages[].content

Paramètres et cycle de vie de la méthode
ParamètreContrat
Paramètrecontent_typeContratapplication/json
ParamètrerequiredContratmodel, messages, max_tokens
Paramètreoptional_controlsContratstream
Paramètrematerial_typesContrattext
Paramètretext_file_materialContratLisez le document UTF-8 réel et placez son texte dans l’entrée indiquée ou dans la chaîne de contenu du message.

Cycle de vie : synchronous_or_streamed

Tarifs

Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.

Mode rapide
Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné
Mode Flex
Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné
Effort de raisonnement maximal
Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default)

Tarifs Ailoot

Prix par configuration

ConfigurationBarème tarifaireCoût
ConfigurationTarifs de base des tokensBarème tarifaireTarif de baseCoût
Entrée · Tokens en entrée $0.000044 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.00044 / 1K tokens
Entrée · Lecture du cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K tokens
Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K tokens

Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →

Exemples de requêtes

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

{\n  "model": "qwen-flash",\n  "max_tokens": 128,\n  "messages": [\n    {\n      "role": "user",\n      "content": "Summarize the incident report."\n    }\n  ],\n  "stream": false\n}

Recevoir et enregistrer les résultats

Ailoot Ultra · Messages Anthropic

JSON ou SSE

Conserver tous les résultats terminés

Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.

Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.

Si la réponse d’origine doit être vérifiée

Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie.

Champs de la réponse
ChampType
ChampidTypestring
ChampmodelTypestring
Champcontent[]Typetext|thinking|tool_use|other content block
Champstop_reasonTypestring|null
ChampusageTypeobject
Erreurs et étapes suivantes
RéponseConditionÉtape suivante
Réponse400 · invalid_request_errorConditionChamps obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non validesÉtape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.

Alias

Alias du modèle

Ailoot Ultra qwen-flash

Alias des chemins de méthode

/chat/completions

ID d’appel associés

qwen-flash

", "method_identity": { "effective_request_model_id": "qwen-flash", "fmt": "messages", "http": "POST", "path": "/v1/messages", "request_model_id": "qwen-flash", "route_label": "Ultra" }, "method_key": "Ultra|messages|/v1/messages|qwen-flash", "ordinal": 1, "rawMethod": { "available": null, "cache_read": 0, "cache_write": 0, "cache_write_1h": null, "contract": { "data": { "authentication": { "api_key_source": "AILOOT_API_KEY", "headers": [ "Authorization: Bearer", "x-api-key", "anthropic-version" ], "version_example": "2023-06-01" }, "errors": [ { "code": null, "condition": "Champs obligatoires, représentation des contenus ou valeur de paramètre non valides", "http_status": 400, "recovery": "Corrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création.", "type": "invalid_request_error" } ], "example_body": { "max_tokens": 128, "messages": [ { "content": "Summarize the incident report.", "role": "user" } ], "model": "qwen-flash", "stream": false }, "lifecycle": { "create": { "http": "POST", "path": "/v1/messages" }, "job_read": null, "mode": "synchronous_or_streamed", "unknown": "Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. 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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-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, 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'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))\n", "label": "Python · save the complete result", "language": "python" } ], "family": "anthropic", "fast_multiplier": null, "flex_multiplier": null, "fmt": "messages", "http": "POST", "in": 0.044, "input": [ "text" ], "label": "Messages Anthropic", "max_out": null, 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