Introduction : capacités de la famille Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max Prime appartient à la famille Qwen3.8 Max. Qwen développe cette famille pour la programmation, le travail professionnel, la recherche et les tâches comportant de nombreuses étapes liées. Son objectif pratique est de garder les exigences en vue, d’utiliser la nouvelle information à mesure que le travail avance et de produire un livrable textuel terminé. L’édition Prime conserve sa propre identité; la description de famille n’établit pas un ensemble distinct de poids ni une garantie de temps de réponse propre à l’édition.
Travail principal : programmation, tâches professionnelles et recherche
Pour une tâche de développement, fournissez les fichiers ou extraits pertinents du projet, le comportement à modifier et le livrable attendu. Demandez un diagnostic, une proposition d’implantation et des vérifications montrant si la modification satisfait à l’exigence. Pour une tâche de recherche, fournissez les documents à comparer et demandez un rapport distinguant les éléments des sources de leur interprétation. Pour un document professionnel, précisez le public, les sections et les critères d’un résultat complet. Utilisez les documents sources et les critères d’achèvement pour réviser le diagnostic, le rapport ou le document obtenu.
Exécution par agent et rétroaction
Le fabricant met l’accent sur la planification autonome et la capacité d’utiliser la rétroaction d’un environnement. Une tâche d’agent peut être formulée par un objectif, des actions permises, des outils pertinents et une condition visible d’achèvement. Par exemple, une application pourrait permettre au modèle d’examiner un dépôt, de proposer une modification, de recevoir le résultat d’une vérification permise et de réviser sa prochaine étape. Le modèle apporte la planification et le raisonnement; l’application connecte les outils et effectue leurs actions.
Demandez un relevé du travail terminé et des conditions non résolues avec le livrable final. Cela aide à distinguer une prochaine étape proposée d’une action exécutée. Une tâche à plusieurs étapes exige toujours des entrées et une rétroaction explicites; la capacité de planification d’un modèle n’est pas une preuve d’accès à un ordinateur, à des sources actuelles ou à des systèmes d’entreprise.
Compatibilité et réglage du raisonnement
La documentation de la famille Qwen3.8 décrit l’intégration avec des environnements d’orchestration du développement et le réglage de la profondeur de raisonnement par reasoning_effort. Elle décrit aussi la conservation du contexte de raisonnement dans l’historique de conversation par preserve_thinking. Ce sont des fonctions du fabricant dont la disponibilité et les réglages précis dépendent de l’édition et de l’interface. Gardez les corrections et les résultats d’outils associés à la tâche qu’ils mettent à jour, et demandez une conclusion finale concise même si le raisonnement est long.
Le fabricant distingue l’offre gérée Qwen3.8-Max du point de contrôle ouvert Qwen3.8-2.4T-A95B. Sa référence Max comprend les entrées texte, image et vidéo, la sortie textuelle et les réponses directes; le point de contrôle ouvert est uniquement textuel et utilise toujours la réflexion. Ces contrats doivent rester distincts. Pour le travail visuel de la famille Max, fournissez des pages de documents lisibles, des schémas ou le segment vidéo pertinent et identifiez les éléments que la réponse doit traiter.
Outils et résultats structurés
La référence Max gérée du fabricant indique l’appel de fonctions, les sorties structurées, la récupération d’information et les outils de type interpréteur de code, avec une prise en charge dépendant de l’interface. Un processus documentaire utile peut demander un tableau de constats avec des références aux pages ou sections à l’appui; un processus de programmation peut demander un correctif et une explication séparée. Les schémas de sortie imposés et l’exécution externe sont des fonctions du processus connecté, et non des conséquences de l’ajout du mot JSON ou « exécuter » à une consigne. Cette description de famille ne promet pas que toutes les fonctions gérées indiquées sont exposées par Prime ou une autre application.
Contexte et limites propres à l’édition
La référence Max gérée décrit un contexte d’un million de tokens, avec des allocations arrondies distinctes pour l’entrée, la sortie et le raisonnement. Le point de contrôle ouvert documente plutôt un contexte natif de 262,144 tokens et une extension conditionnelle à 1,010,000. Ce sont des spécifications différentes du producteur qui ne doivent pas être réduites à une limite Prime universelle. Le plafond de sortie propre à Prime, les limites de médias et le contrat de réglage précis ne sont pas établis par les sources de famille utilisées ici.
Préparez uniquement les documents nécessaires à la tâche et réservez de l’espace pour l’explication et le livrable final. Préservez les limites des documents et les identifiants de code dans les longues entrées pour que les conclusions restent traçables. Vérifiez le code généré, les calculs et les passages cités par rapport aux éléments fournis. Gardez l’implantation, le rapport ou le document final lié aux éléments fournis et aux critères d’achèvement de la tâche.
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Pour une tâche de recherche, fournissez les documents à comparer et demandez un rapport distinguant les éléments des sources de leur interprétation. Pour un document professionnel, précisez le public, les sections et les critères d’un résultat complet. Utilisez les documents sources et les critères d’achèvement pour réviser le diagnostic, le rapport ou le document obtenu.\n\nExécution par agent et rétroaction\n\nLe fabricant met l’accent sur la planification autonome et la capacité d’utiliser la rétroaction d’un environnement. Une tâche d’agent peut être formulée par un objectif, des actions permises, des outils pertinents et une condition visible d’achèvement. Par exemple, une application pourrait permettre au modèle d’examiner un dépôt, de proposer une modification, de recevoir le résultat d’une vérification permise et de réviser sa prochaine étape. Le modèle apporte la planification et le raisonnement; l’application connecte les outils et effectue leurs actions.\n\nDemandez un relevé du travail terminé et des conditions non résolues avec le livrable final. Cela aide à distinguer une prochaine étape proposée d’une action exécutée. Une tâche à plusieurs étapes exige toujours des entrées et une rétroaction explicites; la capacité de planification d’un modèle n’est pas une preuve d’accès à un ordinateur, à des sources actuelles ou à des systèmes d’entreprise.\n\nCompatibilité et réglage du raisonnement\n\nLa documentation de la famille Qwen3.8 décrit l’intégration avec des environnements d’orchestration du développement et le réglage de la profondeur de raisonnement par reasoning_effort. Elle décrit aussi la conservation du contexte de raisonnement dans l’historique de conversation par preserve_thinking. Ce sont des fonctions du fabricant dont la disponibilité et les réglages précis dépendent de l’édition et de l’interface. 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Un processus documentaire utile peut demander un tableau de constats avec des références aux pages ou sections à l’appui; un processus de programmation peut demander un correctif et une explication séparée. Les schémas de sortie imposés et l’exécution externe sont des fonctions du processus connecté, et non des conséquences de l’ajout du mot JSON ou « exécuter » à une consigne. Cette description de famille ne promet pas que toutes les fonctions gérées indiquées sont exposées par Prime ou une autre application.\n\nContexte et limites propres à l’édition\n\nLa référence Max gérée décrit un contexte d’un million de tokens, avec des allocations arrondies distinctes pour l’entrée, la sortie et le raisonnement. Le point de contrôle ouvert documente plutôt un contexte natif de 262,144 tokens et une extension conditionnelle à 1,010,000. Ce sont des spécifications différentes du producteur qui ne doivent pas être réduites à une limite Prime universelle. Le plafond de sortie propre à Prime, les limites de médias et le contrat de réglage précis ne sont pas établis par les sources de famille utilisées ici.\n\nPréparez uniquement les documents nécessaires à la tâche et réservez de l’espace pour l’explication et le livrable final. Préservez les limites des documents et les identifiants de code dans les longues entrées pour que les conclusions restent traçables. Vérifiez le code généré, les calculs et les passages cités par rapport aux éléments fournis. Gardez l’implantation, le rapport ou le document final lié aux éléments fournis et aux critères d’achèvement de la tâche.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime appartient à la famille Max de Qwen pour la programmation, le travail professionnel, la recherche et les tâches d’agent soutenues. Son champ d’utilisation utile comprend l’interprétation des exigences, le travail à partir de la rétroaction et la préparation de livrables textuels complets à partir des documents de projet fournis.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Introduction : capacités de la famille Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max Prime appartient à la famille Qwen3.8 Max. Qwen développe cette famille pour la programmation, le travail professionnel, la recherche et les tâches comportant de nombreuses étapes liées. Son objectif pratique est de garder les exigences en vue, d’utiliser la nouvelle information à mesure que le travail avance et de produire un livrable textuel terminé. L’édition Prime conserve sa propre identité; la description de famille n’établit pas un ensemble distinct de poids ni une garantie de temps de réponse propre à l’édition.
Travail principal : programmation, tâches professionnelles et recherche
Pour une tâche de développement, fournissez les fichiers ou extraits pertinents du projet, le comportement à modifier et le livrable attendu. Demandez un diagnostic, une proposition d’implantation et des vérifications montrant si la modification satisfait à l’exigence. Pour une tâche de recherche, fournissez les documents à comparer et demandez un rapport distinguant les éléments des sources de leur interprétation. Pour un document professionnel, précisez le public, les sections et les critères d’un résultat complet. Utilisez les documents sources et les critères d’achèvement pour réviser le diagnostic, le rapport ou le document obtenu.
Exécution par agent et rétroaction
Le fabricant met l’accent sur la planification autonome et la capacité d’utiliser la rétroaction d’un environnement. Une tâche d’agent peut être formulée par un objectif, des actions permises, des outils pertinents et une condition visible d’achèvement. Par exemple, une application pourrait permettre au modèle d’examiner un dépôt, de proposer une modification, de recevoir le résultat d’une vérification permise et de réviser sa prochaine étape. Le modèle apporte la planification et le raisonnement; l’application connecte les outils et effectue leurs actions.
Demandez un relevé du travail terminé et des conditions non résolues avec le livrable final. Cela aide à distinguer une prochaine étape proposée d’une action exécutée. Une tâche à plusieurs étapes exige toujours des entrées et une rétroaction explicites; la capacité de planification d’un modèle n’est pas une preuve d’accès à un ordinateur, à des sources actuelles ou à des systèmes d’entreprise.
Compatibilité et réglage du raisonnement
La documentation de la famille Qwen3.8 décrit l’intégration avec des environnements d’orchestration du développement et le réglage de la profondeur de raisonnement par reasoning_effort. Elle décrit aussi la conservation du contexte de raisonnement dans l’historique de conversation par preserve_thinking. Ce sont des fonctions du fabricant dont la disponibilité et les réglages précis dépendent de l’édition et de l’interface. Gardez les corrections et les résultats d’outils associés à la tâche qu’ils mettent à jour, et demandez une conclusion finale concise même si le raisonnement est long.
Le fabricant distingue l’offre gérée Qwen3.8-Max du point de contrôle ouvert Qwen3.8-2.4T-A95B. Sa référence Max comprend les entrées texte, image et vidéo, la sortie textuelle et les réponses directes; le point de contrôle ouvert est uniquement textuel et utilise toujours la réflexion. Ces contrats doivent rester distincts. Pour le travail visuel de la famille Max, fournissez des pages de documents lisibles, des schémas ou le segment vidéo pertinent et identifiez les éléments que la réponse doit traiter.
Outils et résultats structurés
La référence Max gérée du fabricant indique l’appel de fonctions, les sorties structurées, la récupération d’information et les outils de type interpréteur de code, avec une prise en charge dépendant de l’interface. Un processus documentaire utile peut demander un tableau de constats avec des références aux pages ou sections à l’appui; un processus de programmation peut demander un correctif et une explication séparée. Les schémas de sortie imposés et l’exécution externe sont des fonctions du processus connecté, et non des conséquences de l’ajout du mot JSON ou « exécuter » à une consigne. Cette description de famille ne promet pas que toutes les fonctions gérées indiquées sont exposées par Prime ou une autre application.
Contexte et limites propres à l’édition
La référence Max gérée décrit un contexte d’un million de tokens, avec des allocations arrondies distinctes pour l’entrée, la sortie et le raisonnement. Le point de contrôle ouvert documente plutôt un contexte natif de 262,144 tokens et une extension conditionnelle à 1,010,000. Ce sont des spécifications différentes du producteur qui ne doivent pas être réduites à une limite Prime universelle. Le plafond de sortie propre à Prime, les limites de médias et le contrat de réglage précis ne sont pas établis par les sources de famille utilisées ici.
Préparez uniquement les documents nécessaires à la tâche et réservez de l’espace pour l’explication et le livrable final. Préservez les limites des documents et les identifiants de code dans les longues entrées pour que les conclusions restent traçables. Vérifiez le code généré, les calculs et les passages cités par rapport aux éléments fournis. Gardez l’implantation, le rapport ou le document final lié aux éléments fournis et aux critères d’achèvement de la tâche.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.8-max-prime | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs 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[].content | Typestring|content_part[]|null | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_calls | Typetool_call[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].tool_call_id | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— |
Champmessages[].name | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— |
Champmessages[].reasoning_details | Typeobject|array | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champmax_completion_tokens | Typeinteger | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Champstream_options.include_usage | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtemperature | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtop_p | Typenumber | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champstop | Typestring|string[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools | Typefunction_tool[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].type | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— |
Champtools[].function.name | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— |
Champtools[].function.description | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtools[].function.parameters | TypeJSON_schema | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champtool_choice | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champparallel_tool_calls | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champresponse_format | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning_effort | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champreasoning | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champservice_tier | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champinstructions | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— |
Champfunctions | Typefunction[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champfunction_call | Typestring|object | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champprompt_cache_options | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmodalities | Typestring[] | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— |
Champprovider | Typeobject | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— |
Champcache_control.ttl | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— |
Texte · Texte UTF8
messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètremessages | ContratTableau de messages avec une structure role/content |
Paramètrefile_material | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit |
Paramètreoptional_controls | Contratstream, temperature, top_p, stop, max_tokens, max_completion_tokens, reasoning, response_format, tools, tool_choice |
Paramètrecontrol_scope | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Cycle de vie : synchronous_or_streamed
Envoyez l’ID 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/objet fichier nécessitent une liaison exacte.
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen/qwen3.8-max-prime", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\nfrom openai import OpenAI\nimport os\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nresult=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3.8-max-prime',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}])\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nsave_result(result.to_dict(mode="json"))\nfrom openai import OpenAI\nimport os\nfrom pathlib import Path\n\nif not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request")\nclient=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0)\nimport base64, json\nfrom pathlib import Path\n\ndef save_result(data, stem="result"):\n # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests.\n Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")\n print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))\n def save_blob(encoded, suffix, label):\n raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True)\n ext = "png" if raw.startswith(b"\\x89PNG\\r\\n\\x1a\\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\\xff\\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix\n file = Path(stem + "-" + label + "." + ext)\n file.write_bytes(raw)\n print("Saved", file)\n for index, block in enumerate(data.get("content") or []):\n print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False))\n for choice in data.get("choices") or []:\n print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False))\n for index, item in enumerate(data.get("output") or []):\n print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False))\n if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"):\n save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index))\n for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []):\n for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []):\n print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False))\n blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data")\n if blob and blob.get("data"):\n mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type")\n suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin")\n save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi))\n\nwith client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3.8-max-prime',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) as stream:\n with Path("stream-events.jsonl").open("w",encoding="utf-8") as log:\n for event in stream:\n payload=event.to_dict(mode="json")\n log.write(json.dumps(payload,ensure_ascii=False)+"\\n"); log.flush()\n print(json.dumps(payload,ensure_ascii=False))\n final=stream.get_final_completion()\n save_result(final.to_dict(mode="json"),"stream-result")\njson ou SSE
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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champchoices[].index | Typeinteger |
Champchoices[].message.content | Typestring|null |
Champchoices[].message.tool_calls | Typetool_call[] |
Champchoices[].message.reasoning_content | Typestring |
Champchoices[].message.reasoning_details | Typeobject|array |
Champchoices[].finish_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
qwen/qwen3.8-max-primeQwen3.8 Max Prime appartient à la famille Max de Qwen pour la programmation, le travail professionnel, la recherche et les tâches d’agent soutenues. Son champ d’utilisation utile comprend l’interprétation des exigences, le travail à partir de la rétroaction et la préparation de livrables textuels complets à partir des documents de projet fournis.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Introduction : capacités de la famille Qwen3.8 Max
Qwen3.8 Max Prime appartient à la famille Qwen3.8 Max. Qwen développe cette famille pour la programmation, le travail professionnel, la recherche et les tâches comportant de nombreuses étapes liées. Son objectif pratique est de garder les exigences en vue, d’utiliser la nouvelle information à mesure que le travail avance et de produire un livrable textuel terminé. L’édition Prime conserve sa propre identité; la description de famille n’établit pas un ensemble distinct de poids ni une garantie de temps de réponse propre à l’édition.
Travail principal : programmation, tâches professionnelles et recherche
Pour une tâche de développement, fournissez les fichiers ou extraits pertinents du projet, le comportement à modifier et le livrable attendu. Demandez un diagnostic, une proposition d’implantation et des vérifications montrant si la modification satisfait à l’exigence. Pour une tâche de recherche, fournissez les documents à comparer et demandez un rapport distinguant les éléments des sources de leur interprétation. Pour un document professionnel, précisez le public, les sections et les critères d’un résultat complet. Utilisez les documents sources et les critères d’achèvement pour réviser le diagnostic, le rapport ou le document obtenu.
Exécution par agent et rétroaction
Le fabricant met l’accent sur la planification autonome et la capacité d’utiliser la rétroaction d’un environnement. Une tâche d’agent peut être formulée par un objectif, des actions permises, des outils pertinents et une condition visible d’achèvement. Par exemple, une application pourrait permettre au modèle d’examiner un dépôt, de proposer une modification, de recevoir le résultat d’une vérification permise et de réviser sa prochaine étape. Le modèle apporte la planification et le raisonnement; l’application connecte les outils et effectue leurs actions.
Demandez un relevé du travail terminé et des conditions non résolues avec le livrable final. Cela aide à distinguer une prochaine étape proposée d’une action exécutée. Une tâche à plusieurs étapes exige toujours des entrées et une rétroaction explicites; la capacité de planification d’un modèle n’est pas une preuve d’accès à un ordinateur, à des sources actuelles ou à des systèmes d’entreprise.
Compatibilité et réglage du raisonnement
La documentation de la famille Qwen3.8 décrit l’intégration avec des environnements d’orchestration du développement et le réglage de la profondeur de raisonnement par reasoning_effort. Elle décrit aussi la conservation du contexte de raisonnement dans l’historique de conversation par preserve_thinking. Ce sont des fonctions du fabricant dont la disponibilité et les réglages précis dépendent de l’édition et de l’interface. Gardez les corrections et les résultats d’outils associés à la tâche qu’ils mettent à jour, et demandez une conclusion finale concise même si le raisonnement est long.
Le fabricant distingue l’offre gérée Qwen3.8-Max du point de contrôle ouvert Qwen3.8-2.4T-A95B. Sa référence Max comprend les entrées texte, image et vidéo, la sortie textuelle et les réponses directes; le point de contrôle ouvert est uniquement textuel et utilise toujours la réflexion. Ces contrats doivent rester distincts. Pour le travail visuel de la famille Max, fournissez des pages de documents lisibles, des schémas ou le segment vidéo pertinent et identifiez les éléments que la réponse doit traiter.
Outils et résultats structurés
La référence Max gérée du fabricant indique l’appel de fonctions, les sorties structurées, la récupération d’information et les outils de type interpréteur de code, avec une prise en charge dépendant de l’interface. Un processus documentaire utile peut demander un tableau de constats avec des références aux pages ou sections à l’appui; un processus de programmation peut demander un correctif et une explication séparée. Les schémas de sortie imposés et l’exécution externe sont des fonctions du processus connecté, et non des conséquences de l’ajout du mot JSON ou « exécuter » à une consigne. Cette description de famille ne promet pas que toutes les fonctions gérées indiquées sont exposées par Prime ou une autre application.
Contexte et limites propres à l’édition
La référence Max gérée décrit un contexte d’un million de tokens, avec des allocations arrondies distinctes pour l’entrée, la sortie et le raisonnement. Le point de contrôle ouvert documente plutôt un contexte natif de 262,144 tokens et une extension conditionnelle à 1,010,000. Ce sont des spécifications différentes du producteur qui ne doivent pas être réduites à une limite Prime universelle. Le plafond de sortie propre à Prime, les limites de médias et le contrat de réglage précis ne sont pas établis par les sources de famille utilisées ici.
Préparez uniquement les documents nécessaires à la tâche et réservez de l’espace pour l’explication et le livrable final. Préservez les limites des documents et les identifiants de code dans les longues entrées pour que les conclusions restent traçables. Vérifiez le code généré, les calculs et les passages cités par rapport aux éléments fournis. Gardez l’implantation, le rapport ou le document final lié aux éléments fournis et aux critères d’achèvement de la tâche.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3.8-max-prime | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champmax_tokens | Typeinteger | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
Texte · Texte UTF-8
Chaîne messages[].content
| Paramètre | Contrat |
|---|---|
Paramètrecontent_type | Contratapplication/json |
Paramètrerequired | Contratmodel, messages, max_tokens |
Paramètreoptional_controls | Contratstream |
Paramètrematerial_types | Contrattext |
Paramètretext_file_material | ContratLisez 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
Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée.
Associez chaque coût aux conditions indiquées. Utilisez un seul tarif pour chaque ensemble de configurations alternatives.
| Configuration | Barème tarifaire | Jetons de contexte, plus de | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût |
|---|---|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Jetons de contexte, plus de— | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
| ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Jetons de contexte, plus de0 | Jetons de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.008 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.024 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0.001 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache — / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen/qwen3.8-max-prime",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\n: "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}"\nexport AILOOT_TEXT_FILE\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.8-max-prime', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nPath('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8')\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \\\n -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nPY_RESULT\nimport json, os\nfrom pathlib import Path\n\nsource_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE'])\nif not source_file.is_file():\n raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document')\ntext = source_file.read_text(encoding='utf-8')\nif not text.strip():\n raise SystemExit('Choose a document containing text')\npayload = {'model': 'qwen/qwen3.8-max-prime', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]}\npayload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\\n\\n' + text\nfrom urllib.request import Request, urlopen\nfrom urllib.error import HTTPError\n\napi_key = os.environ['AILOOT_API_KEY']\nif not api_key.strip():\n raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request')\nheaders = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'}\nheaders['x-api-key'] = api_key\nrequest = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST')\ntry:\n with urlopen(request, timeout=120) as response:\n raw = response.read()\n Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8')\nexcept HTTPError as error:\n Path('result.json').write_bytes(error.read())\n Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8')\n raise\nPath('result.json').write_bytes(raw)\nimport json\nfrom pathlib import Path\n\nresult = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8'))\nprint(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))\nJSON ou SSE
Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité.
Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les ID réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète.
Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie.
| Champ | Type |
|---|---|
Champid | Typestring |
Champmodel | Typestring |
Champcontent[] | Typetext|thinking|tool_use|other content block |
Champstop_reason | Typestring|null |
Champusage | Typeobject |
| Réponse | Condition | Étape suivante |
|---|---|---|
Réponse400 · invalid_request_error | ConditionChamps obligatoires, représentation des éléments fournis ou valeur de paramètre invalides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. |
Ailoot Ultra qwen/qwen3.8-max-prime
Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus.
Exemple technique en anglais
Produce an evidence-based readiness memo\n\nPrepare a release-readiness memo from supplied feedback. [REQUIREMENTS] New exports must preserve column order and empty headings. [CHECK A] Column order passed. [CHECK B] Empty headings were dropped. [REVIEW] Preserve all header cells, including blank ones. Give the decision, a focused correction proposal and the exact follow-up check needed. Do not report unexecuted work as complete.A short readiness decision with evidence, proposed correction and a targeted recheck definition.Check the memo treats the failed header case as unresolved despite the passing order check.