Source: https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-next-80b-a3b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-next-80b-a3b-instruct/ Language: fr-ca # Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-next-80b-a3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-next-80b-a3b-instruct/facts.json) ## [Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-next-80b-a3b-instruct/) Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct est l’édition textuelle non-Thinking de Qwen, avec 80 milliards de paramètres au total et 3 milliards activés. Elle associe attention hybride, experts à activation parcimonieuse et appels d’outils à un contexte natif de 262 144 jetons, extensible à 1 010 000 par configuration. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-next-80b-a3b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/qwen-qwen3-next-80b-a3b-instruct/#method-1) 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. Points forts de Qwen3-Next : instructions textuelles directes Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct est l’édition textuelle Instruct, non-Thinking, de Qwen3-Next. Elle accepte et renvoie du texte, dont des explications, propositions de code et livrables documentaires demandés. Elle ne génère pas de blocs Thinking explicites. Distinguez-la de l’édition Thinking et de Qwen3-Coder-Next, spécialisé dans le code; partager une architecture de famille ne rend pas leurs contrats de réponse interchangeables. La famille introduit une attention hybride associant Gated DeltaNet et attention à portes, des experts à activation fortement parcimonieuse, des optimisations de stabilité dont une normalisation des couches centrée sur zéro avec décroissance des poids, et une prédiction de plusieurs jetons. Ces changements concernent représentation et entraînement des longues séquences. Leur efficacité d’inférence dépend de l’implémentation; les chiffres d’architecture ne devraient donc pas devenir une garantie fixe de latence ou de débit. Vue d’ensemble du modèle Le checkpoint possède 80 milliards de paramètres au total et en active trois milliards. Il a 48 couches dans un motif d’experts répété de trois DeltaNet pour une attention à portes. Le fabricant indique 512 experts, dix experts activés et un expert partagé, avec préentraînement sur 15 000 milliards de jetons suivi d’un post-entraînement. Les paramètres actifs ne sont pas la taille du checkpoint complet. Le contexte natif est de 262 144 jetons, avec une extension documentée à 1 010 000. Les exemples de déploiement du fabricant autorisent un contexte plus petit, comme 32 768, lorsque les contraintes de ressources empêchent le réglage plus grand de fonctionner. Texte, historique de conversation, observations d’outils et contenu généré se partagent l’espace de séquence configuré. L’extension est une voie de configuration supplémentaire, pas une entrée illimitée par défaut. Utiliser l’interface Instruct Ce modèle prend uniquement en charge le mode Instruct, non-Thinking. Il peut expliquer un algorithme, montrer des calculs ou justifier une conclusion en texte ordinaire sans produire un bloc Thinking dédié. Demandez le format et les limites du livrable : fonction complète, rapport concis, tableau de preuves ou réponse avec étapes justificatives. Une longue explication demandée ne le transforme pas en checkpoint Thinking nommé séparément. Pour un document, conservez les identifiants de sections et définissez les questions auxquelles le rapport doit répondre. Pour le code, fournissez la fonction ou le module pertinent, les contraintes d’entrée et la sortie attendue. Pour les mathématiques, donnez l’énoncé complet et demandez un résultat final délimité. Comparez calculs, code ou explication renvoyés aux conditions fournies et aux résultats réels. Implémentation et outils Le fabricant documente les appels d’outils et recommande Qwen-Agent pour les gabarits et l’analyse, avec des outils configurés ou reliés par MCP. Un processus connecté peut fournir recherche, inspection ou exécution autorisée et renvoyer des observations réelles. Précisez outils, actions autorisées et conditions visibles de fin, puis demandez que le rapport final distingue les propositions des résultats réellement renvoyés. La prédiction de plusieurs jetons fait partie de l’entraînement, mais son utilisation en inférence dépend de l’implémentation et n’est pas généralement disponible dans tous les processus légers. Un gabarit ou une fonction d’architecture n’établit pas d’accès aux sources actuelles, fichiers ou environnements de code. Conservez le modèle précis et le format de conversation utilisés par l’interface choisie. Textes extrêmement longs Le fabricant valide un contexte d’environ un million de jetons avec YaRN et donne une procédure de facteur quatre fondée sur les 262 144 positions natives. Pour des tâches de 524 288 jetons, il suggère un facteur deux. La mise à l’échelle statique peut réduire les performances sur les textes courts; la configuration devrait donc suivre le besoin réel de longues entrées. Organisez les longs éléments par document, chemin de code ou section et retirez les répétitions sans rapport. Demandez que la réponse identifie les passages ou conditions qui l’étayent. Réservez de la place pour la réponse plutôt que de traiter le contexte maximal comme un rappel complet de chaque détail fourni. Le chiffre d’extension publié de 1 010 000 et la validation autour d’un million restent propres au processus de long contexte du fabricant. Conseils de génération Best Practices recommande temperature 0,7, top\_p 0,8, top\_k 20 et min\_p 0. Lorsque c’est pris en charge, une pénalité de présence entre zéro et deux peut réduire le texte répété, mais des valeurs élevées peuvent mélanger les langues ou légèrement diminuer la qualité. Le fabricant recommande un espace de sortie de 16 384 jetons pour la plupart des questions. C’est un budget recommandé plutôt qu’un maximum strict indépendant; il ne devrait pas hériter des budgets plus longs de l’édition Thinking. Précisez explicitement la forme du résultat, par exemple délimiteur mathématique ou champ de réponse. Gardez le livrable final facilement vérifiable et contrôlez calculs, citations ou code à partir de la source. Cette édition textuelle n’accepte pas images, audio ou vidéos comme entrée propre; ces éléments nécessitent donc une représentation séparée adaptée avant de servir la tâche. Résultat pratique La sortie utile est un livrable textuel concret fondé sur les conditions fournies : explication documentaire, proposition de code ou réponse directe avec les détails justificatifs requis. Le long contexte et les appels d’outils peuvent faire circuler davantage de preuves dans un processus, tandis que le contrat non-Thinking garde clair le style de sortie de cette édition précise. Vérifiez le résultat dans l’environnement réel de la tâche plutôt que d’inférer sa justesse de sa longueur ou de son ton assuré. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Explain a section-specific decision Answer only from these procedure sections. Section 2: standard purchases need a manager's approval. Section 4: emergency safety purchases may proceed first, but must be reported to that manager within one day. Case: a broken emergency exit light needs replacement today. Give a concise recommendation with section references and identify the follow-up obligation. Do not invent an approval already granted. ``` #### Résultat attendu ``` A direct recommendation with supporting sections and the one-day reporting obligation. ``` #### Vérifier le résultat ``` The emergency exception retains its reporting condition and is not generalised to all purchases. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct` [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct` ### Pour commencer Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct est l’édition textuelle non-Thinking de Qwen, avec 80 milliards de paramètres au total et 3 milliards activés. Elle associe attention hybride, experts à activation parcimonieuse et appels d’outils à un contexte natif de 262 144 jetons, extensible à 1 010 000 par configuration. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrée `text` Sortie `text` Format de sortie json ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | 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— | | Champ`messages[].content` | Type`string\|content_part[]\|null` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_calls` | Type`tool_call[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].tool_call_id` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: role=tool ; utilisez l’ID réellement renvoyé | Par défaut— | | Champ`messages[].name` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_content` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Réinjectez le raisonnement réellement renvoyé lorsque ce modèle l’utilise | Par défaut— | | Champ`messages[].reasoning_details` | Type`object\|array` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`max_completion_tokens` | Type`integer` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Minimum: 1 Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | | Champ`stream_options.include_usage` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`temperature` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`top_p` | Type`number` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`stop` | Type`string\|string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools` | Type`function_tool[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].type` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites function Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`tools[].function.name` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites S’applique lorsque: Fonction fournie comme outil | Par défaut— | | Champ`tools[].function.description` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tools[].function.parameters` | Type`JSON_schema` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`tool_choice` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`parallel_tool_calls` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`response_format` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning_effort` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`reasoning` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`service_tier` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`instructions` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Champ de compatibilité | Par défaut— | | Champ`functions` | Type`function[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`function_call` | Type`string\|object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`prompt_cache_options` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— | | Champ`modalities` | Type`string[]` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites text | Par défaut— | | Champ`provider` | Type`object` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: provider.options est refusé sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: La valeur 1h est refusée là où le cache des prompts est configuré | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`messages` | ContratTableau de messages avec une structure role/content | | Paramètre`file_material` | ContratDocument UTF-8 réel inséré comme texte littéral ; aucun ID de fichier déduit | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream, temperature, top\_p, stop, max\_tokens, max\_completion\_tokens, reasoning, response\_format, tools, tool\_choice | | Paramètre`control_scope` | ContratPropre au modèle ; les outils de fonctions de l’utilisateur diffèrent des outils hébergés | | Paramètre`output_modalities` | Contrattext | | Paramètre`hosted_operations` | Contratfalse | | Paramètre`multimodal_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. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration 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 **$0.000286** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0022** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00014** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 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 **$0.000286** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0022** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00014** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct", "messages": [{"role": "user", "content": "Explain the difference between an observation and a hypothesis in three sentences."}]}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct',messages=[{"role":"user","content":"Explain observations and hypotheses in three sentences."}]) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ```python from openai import OpenAI import os from pathlib import Path if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) with client.chat.completions.stream(model='qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct',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 · OpenAI Chat 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, et conservez le motif final d’arrêt et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`choices[].index` | Typeinteger | | Champ`choices[].message.content` | Typestring\|null | | Champ`choices[].message.tool_calls` | Typetool\_call\[\] | | Champ`choices[].message.reasoning_content` | Typestring | | Champ`choices[].message.reasoning_details` | Typeobject\|array | | Champ`choices[].finish_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | 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. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct` [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct` ### Pour commencer Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct est l’édition textuelle non-Thinking de Qwen, avec 80 milliards de paramètres au total et 3 milliards activés. Elle associe attention hybride, experts à activation parcimonieuse et appels d’outils à un contexte natif de 262 144 jetons, extensible à 1 010 000 par configuration. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrée `text` Sortie `json`, `sse` Format de sortie JSON ou SSE | Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut | | --- | --- | --- | --- | --- | | Champ`model` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct | Par défaut— | | Champ`messages` | Type`message[]` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`messages[].role` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites user, assistant | Par défaut— | | Champ`messages[].content` | Type`string` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`max_tokens` | Type`integer` | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites | Par défaut— | | Champ`stream` | Type`boolean` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF-8 `Chaîne messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | Paramètre | Contrat | | --- | --- | | Paramètre`content_type` | Contratapplication/json | | Paramètre`required` | Contratmodel, messages, max\_tokens | | Paramètre`optional_controls` | Contratstream | | Paramètre`material_types` | Contrattext | | Paramètre`text_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` ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Tarif standard Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Tarif standard Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Tarif standard Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration 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 **$0.000286** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0022** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00014** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 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 **$0.000286** / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie **$0.0022** / 1K jetons Entrée · Lecture du cache **$0.00014** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K jetons | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct', '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 · Anthropic Messages 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 ID 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 ID et les en-têtes de requête/réponse. Aucune URL générique de récupération de tâche textuelle n’est fournie. Champs de la réponse | Champ | Type | | --- | --- | | Champ`id` | Typestring | | Champ`model` | Typestring | | Champ`content[]` | Typetext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Champ`stop_reason` | Typestring\|null | | Champ`usage` | Typeobject | Erreurs et étapes suivantes | 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. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr-ca/#m=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-next-80b-a3b-instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3 Next 80B A3B Instruct Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct`: `messages.min_items`: `1` Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr-ca/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ca/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr-ca) ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.