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Qwen3 235B A22B FP8

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Qwen3 235B A22B FP8

Qwen3-235B-A22B-FP8 est le checkpoint FP8 officiel à granularité fine du grand modèle à mélange d’experts de Qwen3. Il conserve les capacités hybrides de raisonnement textuel et de dialogue, avec sa propre identité de quantification et ses considérations d’exécution.

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.

Qwen3-235B-A22B-FP8 est l’édition FP8 officielle de Qwen3-235B-A22B. Ses capacités textuelles annoncées couvrent le raisonnement mathématique et logique, la génération de code, la rédaction créative, le dialogue fondé sur un rôle et le suivi d’instructions à plusieurs tours dans plus de 100 langues et dialectes. Il combine modes Thinking et réponse directe. Utilisez-le pour une tâche associant plusieurs contraintes, comme comparer deux implémentations à une même spécification puis transformer cette comparaison en proposition concrète de modification.

L’architecture sous-jacente est un mélange d’experts : 235 milliards de paramètres au total, 22 milliards actifs pendant le traitement, 94 couches et 128 experts, dont huit sélectionnés par token. L’attention à requêtes groupées utilise 64 têtes de requête et quatre têtes de clé/valeur. Le suffixe FP8 identifie un checkpoint publié séparément, pas une modalité de réponse supplémentaire ni un nombre de paramètres différent. Le modèle reçoit du texte et en génère. Fournissez à un assistant de revue de code la spécification, les fichiers sources pertinents et le comportement attendu ; demandez un tableau de décision, la modification retenue et des exemples illustrant le résultat voulu.

Le processus initial du fabricant formate sources et instructions comme une conversation. Pour comparer des documents, identifiez les versions, précisez l’autorité de chaque source et indiquez les exigences qui doivent rester inchangées. Pour une question mathématique, incluez l’énoncé complet et la forme de réponse finale souhaitée. Pour une tâche d’implémentation, indiquez le langage, la structure réelle de l’entrée, le cas d’échec et les interfaces à conserver. Explicitez le livrable final afin qu’une réponse longue résolve toujours la demande d’origine. L’intégration publiée attend un environnement d’exécution reconnaissant Qwen3 ; la fiche avertit que les versions de Transformers antérieures à 4.51.0 ne reconnaissent pas l’architecture requise.

Cette édition possède une note FP8 dédiée. Le checkpoint utilise une quantification FP8 à granularité fine avec une taille de bloc de 128 ; sa configuration publiée enregistre le schéma de quantification. Le fabricant cite Transformers, SGLang et vLLM comme options d’inférence, tout en signalant des problèmes de FP8 à granularité fine dans l’inférence distribuée avec Transformers. L’utilisation de plusieurs appareils peut nécessiter CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1. C’est un détail de compatibilité propre à l’édition, pas une raison de supposer une vitesse, une utilisation mémoire ou une qualité de sortie identiques entre environnements. Conservez le nom FP8 complet lorsque vous comparez ou enregistrez des résultats et évaluez le checkpoint réel dans l’environnement prévu.

Thinking est activé par défaut dans le gabarit de conversation fourni et peut être désactivé par un commutateur explicite de configuration. Si Thinking est activé, /think et /no_think peuvent contrôler chaque tour ; l’instruction la plus récente prévaut. Les commutateurs textuels n’annulent pas une désactivation explicite. Séparez la réponse finale de la section de raisonnement générée et conservez-la dans l’historique du dialogue ultérieur. Une analyse détaillée de contradictions peut demander Thinking, tandis qu’une suite reformatant une conclusion acceptée peut demander une réponse directe. Lorsque Thinking est activé, même une demande textuelle de non-Thinking conserve un bloc de raisonnement, dont le contenu peut être vide. La désactivation explicite supprime ce bloc.

La fiche recommande Qwen-Agent pour les gabarits et l’analyse des appels d’outils. Dans un assistant d’ingénierie, l’application pourrait proposer un exécuteur de tests ou une recherche source en lecture seule, exécuter l’appel accepté et renvoyer des éléments pour la réponse suivante. Précisez les entrées, autorisations et champs de résultat de l’outil. Exigez que l’assistant relie sa modification proposée au résultat renvoyé et distingue un test demandé d’un test réellement terminé par l’application. Les capacités du modèle liées aux outils dépendent de ce processus d’exécution environnant. Le guide Qwen3 décrit aussi des appels d’outils parallèles et en plusieurs étapes, avec des arguments représentés comme des objets et des résultats renvoyés dans la conversation.

Le contexte natif est de 32 768 tokens, avec 131 072 documentés par extension YaRN. Entrée et sortie générée partagent le budget de séquence. La fenêtre plus grande nécessite la configuration pertinente et le YaRN statique peut affecter les entrées courtes. Organisez les longues sources par fichier ou section et réservez de la place pour la comparaison finale ou le code. Les longueurs de sortie du démarrage rapide et des recommandations sont des conseils de génération, pas la preuve d’un maximum indépendant de sortie valable pour tout le service. La documentation Qwen3 traite de longueurs de messages d’assistant de 38 912 tokens en mode Thinking et 16 384 en mode non-Thinking dans son explication de la longueur d’entraînement, et recommande d’évaluer la qualité des générations plus longues. Ces chiffres se distinguent de la fenêtre globale de contexte et ne constituent pas une limite stricte propre à un endpoint. La fiche explique aussi son allocation positionnelle par défaut de 40 960 tokens comme 8 192 pour les prompts typiques plus 32 768 pour la sortie ; ce sont des conseils de configuration du fabricant, distincts du contexte natif d’entraînement et de toute limite d’endpoint.

L’échantillonnage recommandé en mode Thinking est temperature 0,6, top-p 0,95, top-k 20 et min-p 0 ; le mode direct utilise 0,7, 0,8, 20 et 0. Le décodage glouton en mode Thinking peut provoquer des répétitions et de fortes pénalités de présence peuvent mélanger les langues. Demandez une structure finale vérifiable, par exemple un tableau de résultats suivi de la fonction modifiée et des cas pertinents. Vérifiez les conclusions numériques, exécutez le code dans l’environnement cible et examinez les résultats des outils avant d’appliquer une modification proposée. L’identité du checkpoint FP8 et ses précautions d’exécution devraient rester associées à cette évaluation.

Cas pratique

Cas pratique

Exemple technique en anglais

Compare two normalizers to a contract

The contract requires unique case-sensitive tags in first-occurrence order. Compare Python A: return sorted(set(tags)) with B: return list(dict.fromkeys(tags)). Input: ["red", "Blue", "red", "blue"]. Give a criterion table, select the compliant implementation and provide tests for order and case preservation. Do not alter the contract to fit either implementation.

Résultat attendu

A two-implementation decision table, a selected implementation and two contract-focused tests.

Vérifier le résultat

Check that sorting is recognized as an order violation and Blue remains distinct from blue.
Ailoot Ultra · Chat OpenAI POST /v1/chat/completions qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

Alibaba /qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

Premiers pas

Qwen3-235B-A22B-FP8 est le checkpoint FP8 officiel à granularité fine du grand modèle à mélange d’experts de Qwen3. Il conserve les capacités hybrides de raisonnement textuel et de dialogue, avec sa propre identité de quantification et ses considérations d’exécution.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
Texte

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/qwen3-235b-a22b-fp8
Par défaut—
ChampmessagesTypemessage[]ExigenceObligatoireValeurs et limites
Nombre minimal d’éléments: 1
Par défaut—
Champmessages[].roleTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
Exemples : system, user, assistant, tool, function
Conditions: Ces rôles sont explicitement représentés par les types de compatibilité du code source ; l’ensemble exact des rôles reste propre à chaque modèle.
Selon le modèle
Par défaut—
Champmessages[].contentTypestring|content_part[]|nullExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_callsTypetool_call[]ExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].tool_call_idTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’identifiant réellement renvoyé
Par défaut—
Champmessages[].nameTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champmessages[].reasoning_contentTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise
Par défaut—
Champmessages[].reasoning_detailsTypeobject|arrayExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
Champmax_completion_tokensTypeintegerExigenceFacultatifValeurs et limites
Minimum: 1
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstreamTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défautfalse
Champstream_options.include_usageTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptemperatureTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtop_pTypenumberExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampstopTypestring|string[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChamptoolsTypefunction_tool[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].typeTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
function
Selon le modèle
Par défaut—
Champtools[].function.nameTypestringExigenceObligatoireValeurs et limites
S’applique lorsque: outil de fonction fourni
Par défaut—
Champtools[].function.descriptionTypestringExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtools[].function.parametersTypeJSON_schemaExigenceFacultatifValeurs et limitesPar défaut—
Champtool_choiceTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champparallel_tool_callsTypebooleanExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champresponse_formatTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champreasoning_effortTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampreasoningTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champservice_tierTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampinstructionsTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Champ de compatibilité
Par défaut—
ChampfunctionsTypefunction[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champfunction_callTypestring|objectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
Champprompt_cache_optionsTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Selon le modèle
Par défaut—
ChampmodalitiesTypestring[]ExigenceFacultatifValeurs et limites
text
Par défaut—
ChampproviderTypeobjectExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: provider.options est rejeté sur cette route textuelle Ultra
Par défaut—
Champcache_control.ttlTypestringExigenceFacultatifValeurs et limites
Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt
Par défaut—
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, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice
Paramètrecontrol_scopeContratpropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés
Paramètreoutput_modalitiesContrattext
Paramètrehosted_operationsContratfalse
Paramètremultimodal_input_bindingContratnull

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 $0.0004 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.0016 / 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

curlPython SDKStreaming Python
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json,os
from pathlib import Path
p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')

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

if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")
client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)
result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-235b-a22b-fp8',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])
import base64, json
from pathlib import Path

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

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

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

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

with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-235b-a22b-fp8',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")

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/qwen3-235b-a22b-fp8

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

Ailoot Ultra · Messages Anthropic POST /v1/messages qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

Alibaba /qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

Premiers pas

Qwen3-235B-A22B-FP8 est le checkpoint FP8 officiel à granularité fine du grand modèle à mélange d’experts de Qwen3. Il conserve les capacités hybrides de raisonnement textuel et de dialogue, avec sa propre identité de quantification et ses considérations d’exécution.

Entrées acceptées
Texte
Résultats
json · sse

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/qwen3-235b-a22b-fp8
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 $0.0004 / 1K tokens
Sortie · Tokens en sortie $0.0016 / 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

Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet
{
  "model": "qwen/qwen3-235b-a22b-fp8",
  "max_tokens": 128,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Summarize the incident report."
    }
  ],
  "stream": false
}
set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"
export AILOOT_TEXT_FILE
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json, os
from pathlib import Path

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-235b-a22b-fp8', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}
payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text
Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \
  -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json
python3 - <<'PY_RESULT'
import json
from pathlib import Path

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

source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])
if not source_file.is_file():
    raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')
text = source_file.read_text(encoding='utf-8')
if not text.strip():
    raise SystemExit('Choose a document containing text')
payload = {'model': 'qwen/qwen3-235b-a22b-fp8', '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))

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/qwen3-235b-a22b-fp8

Alias des chemins de méthode

Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.

ID d’appel associés

qwen/qwen3-235b-a22b-fp8

FAQ · qwen/qwen3-235b-a22b-fp8
Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-235b-a22b-fp8: text → text

POST /v1/messages · qwen/qwen3-235b-a22b-fp8: text → json, sse

Quels champs la requête utilise-t-elle ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-235b-a22b-fp8: model, messages, stream, modalities, provider

POST /v1/messages · qwen/qwen3-235b-a22b-fp8: model, messages, max_tokens, stream

Quelles limites s’appliquent ?

POST /v1/chat/completions · qwen/qwen3-235b-a22b-fp8: messages.min_items: 1

Plus de détails

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