Source: https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/ Language: fr-ch # Qwen3 Omni 30B A3B Thinking [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/facts.json) ## [Qwen3 Omni 30B A3B Thinking](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/) Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking raisonne sur le texte, les images, l’audio et la vidéo et renvoie du texte. Cette édition limitée au composant Thinker convient aux mathématiques visuelles, à l’analyse audio et aux questions nécessitant des éléments de plusieurs modalités ; la génération vocale relève d’une autre version Omni. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/qwen-qwen3-omni-30b-a3b-thinking/#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. Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking est le membre de Qwen3-Omni orienté vers le raisonnement. Il comprend le texte, les images, l’audio et la vidéo, y compris leurs combinaisons dans une même conversation, et produit un résultat textuel. L’édition Thinking exacte contient le composant Thinker et est équipée pour le raisonnement ; elle ne comprend pas le Talker utilisé pour la sortie parlée dans le checkpoint Instruct. Cette distinction compte en choisissant un modèle pour un rapport analytique plutôt que pour une conversation vocale. Le fabricant décrit Qwen3-Omni comme une famille multilingue à mélange d’experts avec 119 langues textuelles et 19 langues d’entrée vocale. Le russe figure dans la liste publiée des entrées vocales. La configuration Thinking exacte comprend 48 couches Transformer textuelles, 128 experts et huit experts sélectionnés par token. Elle possède aussi des composants de traitement audio et visuel. Ce sont des caractéristiques du checkpoint nommé ; sa compréhension multimodale ne doit pas être remplacée par les capacités d’un modèle Qwen3 purement textuel portant une étiquette de taille similaire. Les recueils de recettes couvrent la reconnaissance et la traduction vocales, l’analyse musicale et des sons ambiants, l’audio mixte, les questions sur images, l’OCR, l’ancrage d’objets, les descriptions vidéo et les questions audiovisuelles. Les mathématiques en images mettent spécifiquement en avant l’édition Thinking. Pour une tâche de géométrie, fournissez le schéma complet, des libellés lisibles et la question, puis demandez une solution distinguant les données visibles des hypothèses. Pour une démonstration enregistrée, identifiez l’action ou l’écart à examiner et demandez des observations liées aux parties pertinentes des contenus. L’artefact attendu peut être une solution écrite, une liste structurée d’observations ou une explication de ce que les éléments étayent. Préparez l’entrée comme une conversation multimodale avec le processeur et le modèle de conversation correspondants. La boîte à outils de traitement du concepteur gère le texte, les images, l’audio et la vidéo entrelacés. Qwen décrit les réponses textuelles en streaming comme faisant partie de l’interaction de la famille et présente une inférence par lots à médias mixtes avec une sortie uniquement textuelle. À chaque tour de dialogue, le fabricant recommande une instruction textuelle explicite avec les médias. Une vidéo seule laisse la tâche ambiguë : indiquez s’il faut résumer les actions, comparer deux scènes, expliquer un son ou résoudre le problème affiché. Étiquetez les entrées multiples et leur relation pour que le texte final relie la bonne question aux bons contenus. Pour une vidéo contenant de la parole ou des sons d’événements, décidez si l’audio fait partie de la tâche. Le flux documenté utilise use\_audio\_in\_video de manière cohérente pendant le prétraitement et la génération, et la fiche avertit qu’un changement de ce réglage entre les tours peut provoquer des résultats inattendus. Une question uniquement sur la scène et une question audiovisuelle nécessitent donc des préparations différentes. Gardez l’extrait d’origine disponible, sélectionnez l’intervalle pertinent et évitez d’omettre la bande-son lorsque la conclusion demandée dépend de ce qui a été dit ou entendu. La configuration textuelle publiée fixe max\_position\_embeddings à 65,536. Les exemples vLLM de la fiche utilisent séparément une longueur de modèle de 32,768 tokens et un réglage de génération de 16,384 tokens. Ils présentent un exemple d’inférence configurée plutôt qu’une limite maximale universelle unique de sortie. Les médias sont représentés via le processeur ; la taille d’une requête ne se limite donc pas au nombre de caractères saisis. Réservez de la place au résultat textuel et utilisez un segment source borné lorsqu’un long enregistrement ne contient qu’un bref événement pertinent pour la question. Le concepteur présente des flux Transformers et vLLM, avec la prise en charge du processeur et le décodage des médias comme dépendances explicites. La fiche commune documente aussi des différences d’interface, dont la gestion séparée de la vidéo et de l’audio dans un exemple de service. Sélectionnez le checkpoint Thinking exact et sa voie de traitement prise en charge plutôt que de supposer que tous les exemples de la fiche de la famille ont le même comportement de sortie. Les voix et commandes Talker de cette page s’appliquent à Instruct, pas à ce modèle limité au composant Thinker. Pour un résultat final utile, demandez une explication fondée sur les éléments fournis et une conclusion clairement séparée. Dans un problème visuel, conservez les unités, les symboles et les libellés ; pour l’audio, distinguez le contenu audible d’une source déduite ; dans une vidéo, distinguez les actions observées d’une interprétation de l’intention. Examinez le résultat par rapport aux contenus fournis et identifiez explicitement les détails incertains ou illisibles. La réponse textuelle du modèle peut soutenir l’analyse ou une étape applicative ultérieure, tandis que toute exécution d’outil, confirmation factuelle ou transformation de média reste une opération distincte nécessitant sa propre entrée et son propre résultat. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Reconcile demonstration annotations Analyze these supplied text annotations of a demonstration. T0 visual note: valve indicator reads Closed. T1 speech transcript: "I am opening the valve now." T2 visual note: indicator still reads Closed; valve mechanism is off camera. State what each source establishes, whether successful opening is confirmed and what evidence would resolve the discrepancy. ``` #### Résultat attendu ``` An evidence table separating visual notes from quoted speech, followed by a conclusion and one verification need. ``` #### Vérifier le résultat ``` Check that a spoken intention is not treated as proof of the off-camera action or a faulty indicator. ``` **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking` [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=chat) Alibaba /`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking` ### Premiers pas Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking raisonne sur le texte, les images, l’audio et la vidéo et renvoie du texte. Cette édition limitée au composant Thinker convient aux mathématiques visuelles, à l’analyse audio et aux questions nécessitant des éléments de plusieurs modalités ; la génération vocale relève d’une autre version Omni. 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-Omni-30B-A3B-Thinking | 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’identifiant 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: outil de fonction fourni | 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 rejeté sur cette route textuelle Ultra | Par défaut— | | Champ`cache_control.ttl` | Type`string` | ExigenceFacultatif | Valeurs et limites Conditions: 1h est rejeté dans les emplacements réels du cache de prompt | Par défaut— | Combinaisons d’éléments d’entrée **Texte** · Texte UTF8 `messages[].content` Paramètres et cycle de vie de la méthode | 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 sous forme de texte littéral ; aucun identifiant 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’identifiant exact du modèle avec messages. La longueur du contexte n’est pas un plafond de sortie. Un fichier texte peut fournir du texte littéral ; les entrées image/audio/objets fichier nécessitent une liaison exacte. ### Tarifs Les tarifs n’ajoutent pas d’options de requête. Les paramètres pris en charge figurent dans la méthode sélectionnée. Mode rapide Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0008** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking", "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-Omni-30B-A3B-Thinking',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-Omni-30B-A3B-Thinking',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, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking` [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=messages) Alibaba /`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking` ### Premiers pas Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking raisonne sur le texte, les images, l’audio et la vidéo et renvoie du texte. Cette édition limitée au composant Thinker convient aux mathématiques visuelles, à l’analyse audio et aux questions nécessitant des éléments de plusieurs modalités ; la génération vocale relève d’une autre version Omni. 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-Omni-30B-A3B-Thinking | 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 Non précisé Lorsque le mode rapide est sélectionné Mode Flex Non précisé Lorsque le mode flex est sélectionné Effort de raisonnement maximal Non précisé Lorsque l’effort de raisonnement maximal utilise l’ajustement par défaut (default) #### Tarifs Ailoot #### Prix par configuration | Configuration | Barème tarifaire | Coût | | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Coût Entrée · Tokens en entrée **$0.0002** / 1K tokens Sortie · Tokens en sortie **$0.0008** / 1K tokens Entrée · Lecture du cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr-ch/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-Omni-30B-A3B-Thinking', '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-Omni-30B-A3B-Thinking', '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 identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | 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 contenus ou valeur de paramètre non valides | Étape suivanteCorrigez les champs indiqués avant une nouvelle requête de création. | ### Alias #### Alias du modèle **Ailoot Ultra** [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`](https://ailoot.ai/models/fr-ch/#m=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&route=Ultra&caller=Qwen%2FQwen3-Omni-30B-A3B-Thinking&fmt=messages) FAQ · Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `Qwen/Qwen3-Omni-30B-A3B-Thinking`: `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-ch/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr-ch/) ## 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-ch) ## 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.