Source: https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/ Canonical: https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/ Language: fr # Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct [Markdown](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/facts.json) ## [Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/) Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est le modèle textuel de programmation sans réflexion de Qwen, avec 30.5 milliards de paramètres au total et 3.3 milliards activés. Il vise le développement à l’échelle du dépôt, la programmation et les processus d’agent navigateur, avec contexte natif de 262,144 tokens et format dédié d’appel de fonctions. - [**Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-coder-30b-a3b-instruct/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/qwen-qwen3-coder-30b-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 : programmation à l’échelle du dépôt Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est un modèle textuel axé sur les instructions pour les agents de programmation. Qwen documente la programmation, l’utilisation d’agents navigateur et la compréhension à l’échelle du dépôt, avec un format dédié d’appel de fonctions et une intégration par des processus comme Qwen Code. Ses entrées et sorties sont textuelles. Préservez ce checkpoint Coder précis sans lui substituer le modèle général Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 ou Qwen3-Coder-Next, dont la spécialisation d’entraînement et les recommandations de génération diffèrent. Le contexte natif est de 262,144 tokens, avec une extension à environ un million décrite par le concepteur grâce à YaRN. Un contexte volumineux permet de réunir davantage d’éléments du dépôt, mais une tâche claire exige toujours les modules, interfaces et exigences pertinents. Fournissez le livrable attendu et le comportement observable avant de demander un changement de code. Présentation du modèle Le modèle à mélange d’experts possède 30.5 milliards de paramètres au total et en active 3.3 milliards. Il comporte 48 couches, 128 experts et huit experts sélectionnés par token. Paramètres totaux et activés ont des sens différents ; le nombre activé n’est pas la taille du checkpoint complet. Sa configuration de modèle de langage causal est textuelle, et non une interface visuelle ou vocale. Coder-30B-A3B-Instruct ne prend en charge que le mode sans réflexion et ne génère pas de blocs de réflexion explicites. Régler enable\_thinking=False est inutile dans l’exemple du concepteur. Il peut néanmoins expliquer un algorithme ou justifier un correctif en texte ordinaire. Demander des étapes de raisonnement ne doit pas être confondu avec l’activation du comportement Thinking distinct d’une autre édition Qwen. Préparation d’une requête de développement Fournissez le code pertinent, une entrée démontrant le comportement actuel, le résultat observé et le changement souhaité. Pour un algorithme, précisez les contraintes d’entrée et la sortie requise avant de demander une approche. Pour modifier un dépôt, identifiez la fonctionnalité concernée et les interfaces à préserver. Demandez un correctif modifiable ou une fonction complète séparément des commentaires explicatifs. Une réponse utile peut organiser le diagnostic, le changement proposé et les vérifications nécessaires à son examen. Lorsqu’une tâche est guidée par une référence visuelle ou un comportement enregistré, fournissez une représentation textuelle appropriée et conservez les identifiants permettant de comparer le résultat à l’original. Comparez le correctif proposé au code fourni, au comportement attendu et aux résultats des vérifications connectées. Programmation par agent et processus navigateur Le concepteur souligne l’appel d’outils et un format d’appel de fonctions spécialement conçu. Un processus d’agent connecté fournit les descriptions d’outils, les schémas d’entrée et les observations, et réalise les opérations réelles. Définissez les actions autorisées et une condition d’achèvement, puis renvoyez au modèle les résultats réels d’inspection ou d’exécution pour qu’il actualise son travail proposé. La capacité d’agent navigateur signifie la participation à un processus avec un outil navigateur connecté, et non un accès automatique au navigateur de l’utilisateur ou aux pages actuelles. La même distinction s’applique à l’inspection des dépôts et à l’exécution de code. Commande proposée, demande d’outil et opération achevée doivent rester distinctes dans le rapport final. Conservez le format d’outils et la procédure d’analyse du modèle natif, sans supposer que le gabarit d’un autre modèle est interchangeable. Contexte long et configuration Le concepteur décrit une extension YaRN du contexte natif de 262,144 tokens à environ un million pour les tâches à l’échelle du dépôt. Utilisez une configuration de contexte adaptée aux documents du dépôt, en réservant de la place pour les observations d’outils et le résultat. Son démarrage rapide suggère aussi un contexte inférieur, tel que 32,768, lorsque la pression mémoire empêche le réglage supérieur de fonctionner. Conservez les chemins de code, noms de fonctions et définitions pertinentes dans une entrée longue. Retirez les fichiers générés sans rapport ou les documents répétés et réservez de la place pour la réponse. Sources textuelles, historique, observations d’outils et code généré partagent le budget de séquence configuré ; l’entrée la plus volumineuse possible ne doit pas être assimilée à un rappel parfait de chaque dépendance. Recommandations de génération Les bonnes pratiques recommandent une température de 0.7, top\_p à 0.8, top\_k à 20 et une pénalité de répétition de 1.05. Cette recommandation précise de pénalité de répétition diffère de celle de plusieurs autres modèles Qwen et reste dans la procédure propre à cette édition Coder. Qwen recommande un budget de génération de 65,536 tokens pour la plupart des requêtes ; c’est une recommandation plutôt qu’un maximum strict établi indépendamment. Précisez le langage et la forme de sortie, tels qu’un correctif, une fonction complète ou une explication, et vérifiez la syntaxe et les interfaces du livrable dans le processus de développement réel. L’exemple de fonction du concepteur illustre le mécanisme d’outil ; le contrat d’outil exige toujours des noms d’arguments et une sémantique de retour cohérents dans l’application qui l’utilise. Limites de fond et résultat utile L’entrée documentée de ce checkpoint est textuelle. Elle n’établit pas directement une compréhension des images, de l’audio ou de la vidéo. Le code généré et une explication assurée restent des brouillons jusqu’au retour réel des vérifications ou observations pertinentes par l’environnement connecté. Le résultat utile est une proposition d’implémentation inspectable, liée aux conditions du dépôt fournies, conservant l’identité Coder exacte, le mode sans réflexion et les recommandations de génération du producteur. Cas pratique ### Cas pratique Exemple technique en anglais ``` Implement interval overlap correctly Implement overlaps(a, b) for two half-open intervals [start, end), using numeric endpoints. Intervals touching at an endpoint do not overlap. Reject intervals with start greater than end; empty intervals never overlap. Return a complete Python function and tests for genuine overlap, touching, empty and reversed intervals. Keep the interface limited to two pairs. ``` #### Résultat attendu ``` A complete Python function and four focused tests expressing the interval contract. ``` #### Vérifier le résultat ``` Check that [1, 3) and [3, 5) return false and an empty interval cannot overlap a containing interval. ``` **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct` [`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=chat) Alibaba /`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct` ### Premiers pas Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est le modèle textuel de programmation sans réflexion de Qwen, avec 30.5 milliards de paramètres au total et 3.3 milliards activés. Il vise le développement à l’échelle du dépôt, la programmation et les processus d’agent navigateur, avec contexte natif de 262,144 tokens et format dédié d’appel de fonctions. Entrées acceptées Texte Résultats Texte ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Chat OpenAI** `POST /v1/chat/completions` Types d’entrée `text` Types de 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-coder-30b-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’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 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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | 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 | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | 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 **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Chat OpenAI curlPython SDKStreaming Python ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model": "qwen/qwen3-coder-30b-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-coder-30b-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-coder-30b-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 · Chat OpenAI json ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez chaque choix avec son contenu, ses appels d’outils et son raisonnement. En SSE, assemblez les deltas par index de choix et d’outil, puis conservez le motif final de terminaison et les données d’utilisation. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | 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-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=chat) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct` [`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=messages) Alibaba /`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct` ### Premiers pas Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct est le modèle textuel de programmation sans réflexion de Qwen, avec 30.5 milliards de paramètres au total et 3.3 milliards activés. Il vise le développement à l’échelle du dépôt, la programmation et les processus d’agent navigateur, avec contexte natif de 262,144 tokens et format dédié d’appel de fonctions. Entrées acceptées Texte Résultats json · sse ### Disponible dans Ailoot · entrées et méthodes **Ailoot Ultra · Messages Anthropic** `POST /v1/messages` Types d’entrée `text` Types de 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-coder-30b-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 | Tokens de contexte, plus de | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluse | Coût | | --- | --- | --- | --- | --- | | ConfigurationTarifs de base des tokens | Barème tarifaireTarif de base | Tokens de contexte, plus de— | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | 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 | | ConfigurationPalier 1 de longueur de requête | Barème tarifaire— | Tokens de contexte, plus de0 | Tokens de contexte, jusqu’à la limite incluseSans borne supérieure | 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 **$0** / 1K tokens Entrée · Écriture dans le cache, 1 h **—** / 1K tokens | Ailoot réserve un montant estimé avant une requête. Après le résultat, le montant final est débité selon l’utilisation mesurée. Pour le streaming, le montant final à débiter est calculé à partir du relevé final d’utilisation. [Fonctionnement de la réservation et du débit →](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/reserve/) ### Exemples de requêtes #### Ailoot Ultra · Messages Anthropic Corps JSON minimal completcurl · utilisez votre document UTF-8Python · enregistrez le résultat complet ```json { "model": "qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${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-coder-30b-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-coder-30b-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 · Messages Anthropic JSON ou SSE ##### Conserver tous les résultats terminés Conservez chaque réponse, fichier et partie de contenu renvoyés dans leur intégralité. Conservez tous les blocs de contenu, les signatures de raisonnement et les identifiants réels d’utilisation d’outils. Assemblez tous les deltas de blocs SSE ; un premier bloc de texte ne constitue pas la sortie complète. ##### Si la réponse d’origine doit être vérifiée Conservez les identifiants de requête et de réponse ainsi que les en-têtes. Aucune URL générique de récupération des tâches textuelles n’est fournie. Champs de la réponse | 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-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=messages) #### Alias des chemins de méthode Utilisez les chemins de méthode indiqués ci-dessus. #### ID d’appel associés [`qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`](https://ailoot.ai/models/fr/#m=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&route=Ultra&caller=qwen%2Fqwen3-coder-30b-a3b-instruct&fmt=messages) FAQ · Qwen: Qwen3 Coder 30B A3B Instruct Quelles entrées et quels résultats sont disponibles ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `text` → `json`, `sse` Quels champs la requête utilise-t-elle ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `model`, `messages`, `stream`, `modalities`, `provider` `POST /v1/messages` · `qwen/qwen3-coder-30b-a3b-instruct`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` Quelles limites s’appliquent ? `POST /v1/chat/completions` · `qwen/qwen3-coder-30b-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/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## 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) ## 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.