Qwen3 VL 32B Thinking est l’édition 32B enrichie en raisonnement de la famille vision-langage Qwen3 VL. Le fabricant publie explicitement des éditions 32B Thinking et Instruct distinctes. Le travail décrit pour la famille comprend la compréhension du texte, l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial, la compréhension vidéo et le raisonnement sur les éléments visuels probants.
Fournissez l’image ou la vidéo et nommez le résultat à établir. Pour un schéma, identifiez les étiquettes et les relations qui comptent. Pour un problème visuel, donnez les conditions et demandez la conclusion appuyée par les indices pertinents. Gardez les faits écrits supplémentaires séparés des informations visibles dans la source.
Demandez des observations et une réponse finale distincte pour pouvoir vérifier l’interprétation par rapport à l’image ou à l’extrait. Un suivi peut examiner un détail contesté tout en conservant la source et la question originales.
Le fabricant décrit l’OCR dans 32 langues et une analyse qui préserve la structure du document et les informations de mise en page. Pour l’extraction, précisez les champs et les régions sources qui comptent et définissez le traitement du texte manquant ou peu clair. Gardez les identifiants de documents avec les valeurs renvoyées.
Le guide de famille décrit aussi l’ancrage 2D et 3D. Nommez l’objet ou la relation spatiale à localiser et utilisez la représentation de coordonnées ou de sortie documentée par l’interface choisie. Un résultat de localisation doit rester relié à l’image et au cadre de référence de la tâche.
Les tâches vidéo peuvent porter sur un événement ou une séquence, en utilisant des références temporelles pour rendre le résultat vérifiable. Les recommandations du fabricant incluent l’identification des entrées visuelles dans une conversation à plusieurs sources. Identifiez les images et les extraits pour que la réponse renvoie à la source voulue.
La famille décrit aussi des processus faisant intervenir des agents visuels et de la programmation à partir d’éléments visuels. Les décisions concernant le code ou les actions sont mises en œuvre par l’application environnante, qui exécute le code ou effectue l’opération et renvoie ses observations.
Le guide de famille du fabricant publie un contexte natif de 256K. Utilisez les commandes d’entrée et de génération documentées de l’interface choisie et laissez une place appropriée à la réponse. Gardez l’identité 32B Thinking distincte d’Instruct et des autres tailles plutôt que de transférer leurs paramètres de génération à cette fiche.
", "aboutText": "Qwen3 VL 32B Thinking est l’édition 32B enrichie en raisonnement de la famille vision-langage Qwen3 VL. Le fabricant publie explicitement des éditions 32B Thinking et Instruct distinctes. Le travail décrit pour la famille comprend la compréhension du texte, l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial, la compréhension vidéo et le raisonnement sur les éléments visuels probants.\n\n### Définir la question de raisonnement visuel\n\nFournissez l’image ou la vidéo et nommez le résultat à établir. Pour un schéma, identifiez les étiquettes et les relations qui comptent. Pour un problème visuel, donnez les conditions et demandez la conclusion appuyée par les indices pertinents. Gardez les faits écrits supplémentaires séparés des informations visibles dans la source.\n\nDemandez des observations et une réponse finale distincte pour pouvoir vérifier l’interprétation par rapport à l’image ou à l’extrait. Un suivi peut examiner un détail contesté tout en conservant la source et la question originales.\n\n### Lire des documents et localiser des objets\n\nLe fabricant décrit l’OCR dans 32 langues et une analyse qui préserve la structure du document et les informations de mise en page. Pour l’extraction, précisez les champs et les régions sources qui comptent et définissez le traitement du texte manquant ou peu clair. Gardez les identifiants de documents avec les valeurs renvoyées.\n\nLe guide de famille décrit aussi l’ancrage 2D et 3D. Nommez l’objet ou la relation spatiale à localiser et utilisez la représentation de coordonnées ou de sortie documentée par l’interface choisie. Un résultat de localisation doit rester relié à l’image et au cadre de référence de la tâche.\n\n### Travailler avec la vidéo et les actions de l’application\n\nLes tâches vidéo peuvent porter sur un événement ou une séquence, en utilisant des références temporelles pour rendre le résultat vérifiable. Les recommandations du fabricant incluent l’identification des entrées visuelles dans une conversation à plusieurs sources. Identifiez les images et les extraits pour que la réponse renvoie à la source voulue.\n\nLa famille décrit aussi des processus faisant intervenir des agents visuels et de la programmation à partir d’éléments visuels. Les décisions concernant le code ou les actions sont mises en œuvre par l’application environnante, qui exécute le code ou effectue l’opération et renvoie ses observations.\n\n### Préserver l’édition Thinking et ses limites\n\nLe guide de famille du fabricant publie un contexte natif de 256K. Utilisez les commandes d’entrée et de génération documentées de l’interface choisie et laissez une place appropriée à la réponse. Gardez l’identité 32B Thinking distincte d’Instruct et des autres tailles plutôt que de transférer leurs paramètres de génération à cette fiche.", "editorialOverlay": { "copy_fields": { "practical_html": "Exemple technique en anglais
Parse a transcribed document's structure\n\nUse this text transcription with its headings intact. Page 3: Shipping — Standard: 4 days; Express: 2 days. Returns — Unused goods: 14 days; Opened goods: not accepted. Extract the options under the correct heading, preserve units and page reference, and distinguish delivery durations from return windows. No document image is attached.A section-aware table containing heading, option, source wording and page reference.Four and two days remain shipping durations, while 14 days belongs only to returns of unused goods.Qwen/Qwen3-VL-32B-ThinkingQwen3 VL 32B Thinking est l’édition vision-langage 32B enrichie en raisonnement pour les tâches d’image, de vidéo et de texte. Le guide de famille du fabricant décrit l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial et le raisonnement visuel dans un contexte natif de 256K.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Qwen3 VL 32B Thinking est l’édition 32B enrichie en raisonnement de la famille vision-langage Qwen3 VL. Le fabricant publie explicitement des éditions 32B Thinking et Instruct distinctes. Le travail décrit pour la famille comprend la compréhension du texte, l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial, la compréhension vidéo et le raisonnement sur les éléments visuels probants.
Fournissez l’image ou la vidéo et nommez le résultat à établir. Pour un schéma, identifiez les étiquettes et les relations qui comptent. Pour un problème visuel, donnez les conditions et demandez la conclusion appuyée par les indices pertinents. Gardez les faits écrits supplémentaires séparés des informations visibles dans la source.
Demandez des observations et une réponse finale distincte pour pouvoir vérifier l’interprétation par rapport à l’image ou à l’extrait. Un suivi peut examiner un détail contesté tout en conservant la source et la question originales.
Le fabricant décrit l’OCR dans 32 langues et une analyse qui préserve la structure du document et les informations de mise en page. Pour l’extraction, précisez les champs et les régions sources qui comptent et définissez le traitement du texte manquant ou peu clair. Gardez les identifiants de documents avec les valeurs renvoyées.
Le guide de famille décrit aussi l’ancrage 2D et 3D. Nommez l’objet ou la relation spatiale à localiser et utilisez la représentation de coordonnées ou de sortie documentée par l’interface choisie. Un résultat de localisation doit rester relié à l’image et au cadre de référence de la tâche.
Les tâches vidéo peuvent porter sur un événement ou une séquence, en utilisant des références temporelles pour rendre le résultat vérifiable. Les recommandations du fabricant incluent l’identification des entrées visuelles dans une conversation à plusieurs sources. Identifiez les images et les extraits pour que la réponse renvoie à la source voulue.
La famille décrit aussi des processus faisant intervenir des agents visuels et de la programmation à partir d’éléments visuels. Les décisions concernant le code ou les actions sont mises en œuvre par l’application environnante, qui exécute le code ou effectue l’opération et renvoie ses observations.
Le guide de famille du fabricant publie un contexte natif de 256K. Utilisez les commandes d’entrée et de génération documentées de l’interface choisie et laissez une place appropriée à la réponse. Gardez l’identité 32B Thinking distincte d’Instruct et des autres tailles plutôt que de transférer leurs paramètres de génération à cette fiche.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking | Par défaut— |
Champmessages | Typemessage[] | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Nombre minimal d’éléments: 1 | Par défaut— |
Champmessages[].role | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Selon le modèle | Par défaut— |
Champmessages[].content | Typestring | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites S’applique lorsque: Conversation textuelle | Par défaut— |
Champstream | Typeboolean | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites | Par défautfalse |
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 |
Paramètrecontrol_scope | ContratConversation textuelle ; stream est un booléen dont la valeur par défaut est false. |
Paramètreoutput_modalities | Contrattext |
Paramètrehosted_operations | Contratfalse |
Paramètremultimodal_input_binding | Contratnull |
Alias de méthode : /chat/completions
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.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.000286 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.002858 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model":"Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}')\n\nPath("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False))\nPY_REQUEST\ncurl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \\\n -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \\\n --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json\npython3 - <<'PY_RESULT'\nimport json\nfrom pathlib import Path\nr=json.loads(Path("result.json").read_text())\nfor x in r.get("choices",[]):\n if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"])\nPY_RESULT\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-VL-32B-Thinking", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False)\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"))\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-VL-32B-Thinking, qwen3-vl-32b-thinking
/chat/completions
Qwen/Qwen3-VL-32B-ThinkingQwen3 VL 32B Thinking est l’édition vision-langage 32B enrichie en raisonnement pour les tâches d’image, de vidéo et de texte. Le guide de famille du fabricant décrit l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial et le raisonnement visuel dans un contexte natif de 256K.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Qwen3 VL 32B Thinking est l’édition 32B enrichie en raisonnement de la famille vision-langage Qwen3 VL. Le fabricant publie explicitement des éditions 32B Thinking et Instruct distinctes. Le travail décrit pour la famille comprend la compréhension du texte, l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial, la compréhension vidéo et le raisonnement sur les éléments visuels probants.
Fournissez l’image ou la vidéo et nommez le résultat à établir. Pour un schéma, identifiez les étiquettes et les relations qui comptent. Pour un problème visuel, donnez les conditions et demandez la conclusion appuyée par les indices pertinents. Gardez les faits écrits supplémentaires séparés des informations visibles dans la source.
Demandez des observations et une réponse finale distincte pour pouvoir vérifier l’interprétation par rapport à l’image ou à l’extrait. Un suivi peut examiner un détail contesté tout en conservant la source et la question originales.
Le fabricant décrit l’OCR dans 32 langues et une analyse qui préserve la structure du document et les informations de mise en page. Pour l’extraction, précisez les champs et les régions sources qui comptent et définissez le traitement du texte manquant ou peu clair. Gardez les identifiants de documents avec les valeurs renvoyées.
Le guide de famille décrit aussi l’ancrage 2D et 3D. Nommez l’objet ou la relation spatiale à localiser et utilisez la représentation de coordonnées ou de sortie documentée par l’interface choisie. Un résultat de localisation doit rester relié à l’image et au cadre de référence de la tâche.
Les tâches vidéo peuvent porter sur un événement ou une séquence, en utilisant des références temporelles pour rendre le résultat vérifiable. Les recommandations du fabricant incluent l’identification des entrées visuelles dans une conversation à plusieurs sources. Identifiez les images et les extraits pour que la réponse renvoie à la source voulue.
La famille décrit aussi des processus faisant intervenir des agents visuels et de la programmation à partir d’éléments visuels. Les décisions concernant le code ou les actions sont mises en œuvre par l’application environnante, qui exécute le code ou effectue l’opération et renvoie ses observations.
Le guide de famille du fabricant publie un contexte natif de 256K. Utilisez les commandes d’entrée et de génération documentées de l’interface choisie et laissez une place appropriée à la réponse. Gardez l’identité 32B Thinking distincte d’Instruct et des autres tailles plutôt que de transférer leurs paramètres de génération à cette fiche.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking | 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.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.000286 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.002858 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "Qwen/Qwen3-VL-32B-Thinking",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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-VL-32B-Thinking', '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-VL-32B-Thinking', '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-VL-32B-Thinking, qwen3-vl-32b-thinking
/chat/completions
qwen3-vl-32b-thinkingQwen3 VL 32B Thinking est l’édition vision-langage 32B enrichie en raisonnement pour les tâches d’image, de vidéo et de texte. Le guide de famille du fabricant décrit l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial et le raisonnement visuel dans un contexte natif de 256K.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Qwen3 VL 32B Thinking est l’édition 32B enrichie en raisonnement de la famille vision-langage Qwen3 VL. Le fabricant publie explicitement des éditions 32B Thinking et Instruct distinctes. Le travail décrit pour la famille comprend la compréhension du texte, l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial, la compréhension vidéo et le raisonnement sur les éléments visuels probants.
Fournissez l’image ou la vidéo et nommez le résultat à établir. Pour un schéma, identifiez les étiquettes et les relations qui comptent. Pour un problème visuel, donnez les conditions et demandez la conclusion appuyée par les indices pertinents. Gardez les faits écrits supplémentaires séparés des informations visibles dans la source.
Demandez des observations et une réponse finale distincte pour pouvoir vérifier l’interprétation par rapport à l’image ou à l’extrait. Un suivi peut examiner un détail contesté tout en conservant la source et la question originales.
Le fabricant décrit l’OCR dans 32 langues et une analyse qui préserve la structure du document et les informations de mise en page. Pour l’extraction, précisez les champs et les régions sources qui comptent et définissez le traitement du texte manquant ou peu clair. Gardez les identifiants de documents avec les valeurs renvoyées.
Le guide de famille décrit aussi l’ancrage 2D et 3D. Nommez l’objet ou la relation spatiale à localiser et utilisez la représentation de coordonnées ou de sortie documentée par l’interface choisie. Un résultat de localisation doit rester relié à l’image et au cadre de référence de la tâche.
Les tâches vidéo peuvent porter sur un événement ou une séquence, en utilisant des références temporelles pour rendre le résultat vérifiable. Les recommandations du fabricant incluent l’identification des entrées visuelles dans une conversation à plusieurs sources. Identifiez les images et les extraits pour que la réponse renvoie à la source voulue.
La famille décrit aussi des processus faisant intervenir des agents visuels et de la programmation à partir d’éléments visuels. Les décisions concernant le code ou les actions sont mises en œuvre par l’application environnante, qui exécute le code ou effectue l’opération et renvoie ses observations.
Le guide de famille du fabricant publie un contexte natif de 256K. Utilisez les commandes d’entrée et de génération documentées de l’interface choisie et laissez une place appropriée à la réponse. Gardez l’identité 32B Thinking distincte d’Instruct et des autres tailles plutôt que de transférer leurs paramètres de génération à cette fiche.
POST /v1/chat/completionstexttext| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen3-vl-32b-thinking | 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.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.000286 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.002858 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
set -eu\n: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"\npython3 - <<'PY_REQUEST'\nimport json,os\nfrom pathlib import Path\np=json.loads('{"model": "qwen3-vl-32b-thinking", "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='qwen3-vl-32b-thinking',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='qwen3-vl-32b-thinking',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-VL-32B-Thinking, qwen3-vl-32b-thinking
/chat/completions
qwen3-vl-32b-thinkingQwen3 VL 32B Thinking est l’édition vision-langage 32B enrichie en raisonnement pour les tâches d’image, de vidéo et de texte. Le guide de famille du fabricant décrit l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial et le raisonnement visuel dans un contexte natif de 256K.
Cette description présente les capacités du modèle. Les entrées, sorties et options disponibles dans Ailoot pour la méthode sélectionnée figurent ci-dessous.
Qwen3 VL 32B Thinking est l’édition 32B enrichie en raisonnement de la famille vision-langage Qwen3 VL. Le fabricant publie explicitement des éditions 32B Thinking et Instruct distinctes. Le travail décrit pour la famille comprend la compréhension du texte, l’OCR, l’analyse de documents, l’ancrage spatial, la compréhension vidéo et le raisonnement sur les éléments visuels probants.
Fournissez l’image ou la vidéo et nommez le résultat à établir. Pour un schéma, identifiez les étiquettes et les relations qui comptent. Pour un problème visuel, donnez les conditions et demandez la conclusion appuyée par les indices pertinents. Gardez les faits écrits supplémentaires séparés des informations visibles dans la source.
Demandez des observations et une réponse finale distincte pour pouvoir vérifier l’interprétation par rapport à l’image ou à l’extrait. Un suivi peut examiner un détail contesté tout en conservant la source et la question originales.
Le fabricant décrit l’OCR dans 32 langues et une analyse qui préserve la structure du document et les informations de mise en page. Pour l’extraction, précisez les champs et les régions sources qui comptent et définissez le traitement du texte manquant ou peu clair. Gardez les identifiants de documents avec les valeurs renvoyées.
Le guide de famille décrit aussi l’ancrage 2D et 3D. Nommez l’objet ou la relation spatiale à localiser et utilisez la représentation de coordonnées ou de sortie documentée par l’interface choisie. Un résultat de localisation doit rester relié à l’image et au cadre de référence de la tâche.
Les tâches vidéo peuvent porter sur un événement ou une séquence, en utilisant des références temporelles pour rendre le résultat vérifiable. Les recommandations du fabricant incluent l’identification des entrées visuelles dans une conversation à plusieurs sources. Identifiez les images et les extraits pour que la réponse renvoie à la source voulue.
La famille décrit aussi des processus faisant intervenir des agents visuels et de la programmation à partir d’éléments visuels. Les décisions concernant le code ou les actions sont mises en œuvre par l’application environnante, qui exécute le code ou effectue l’opération et renvoie ses observations.
Le guide de famille du fabricant publie un contexte natif de 256K. Utilisez les commandes d’entrée et de génération documentées de l’interface choisie et laissez une place appropriée à la réponse. Gardez l’identité 32B Thinking distincte d’Instruct et des autres tailles plutôt que de transférer leurs paramètres de génération à cette fiche.
POST /v1/messagestextjson, sse| Champ | Type | Exigence | Valeurs et limites | Par défaut |
|---|---|---|---|---|
Champmodel | Typestring | ExigenceObligatoire | Valeurs et limites qwen3-vl-32b-thinking | 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.
| Configuration | Barème tarifaire | Coût |
|---|---|---|
| ConfigurationTarifs de base des jetons | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Jetons en entrée $0.000286 / 1K jetons Sortie · Jetons en sortie $0.002858 / 1K jetons Entrée · Lecture du cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache $0 / 1K jetons Entrée · Écriture dans le cache, 1 h — / 1K jetons |
Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. Fonctionnement de la réservation et du débit →
{\n "model": "qwen3-vl-32b-thinking",\n "max_tokens": 128,\n "messages": [\n {\n "role": "user",\n "content": "Summarize the incident report."\n }\n ],\n "stream": false\n}set -eu\n: "${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': 'qwen3-vl-32b-thinking', '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': 'qwen3-vl-32b-thinking', '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-VL-32B-Thinking, qwen3-vl-32b-thinking
/chat/completions
Exemple technique en anglais
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